Python中NetworkX导入边时，有向图变为无向图的问题求助

嘿，这个问题我之前也碰到过！核心原因是nx.from_pandas_edgelist的默认行为——它会创建一个新的无向图对象，不管你之前定义的G是什么类型，直接用这个新的无向图覆盖了你的有向图，所以才会出现nx.is_directed(G)从True变成False的情况。

具体解决方案 #

你只需要在调用from_pandas_edgelist时，通过create_using参数指定要使用的有向图类型即可，有两种常用方式：

方式1：在from_pandas_edgelist中指定有向图

直接告诉函数要基于有向图来创建边：

# 1. 创建空的有向图
G = nx.DiGraph()
print(nx.is_directed(G))  # 输出: True

# 2. 添加节点（这部分你的代码没问题）
data = nodes.set_index("node").to_dict("index").items()
G.add_nodes_from(data)
print(nx.is_directed(G))  # 依然输出: True

# 3. 导入边时指定使用有向图
G = nx.from_pandas_edgelist(edges, "from", "to", create_using=nx.DiGraph())
print(nx.is_directed(G))  # 现在输出: True

方式2：用add_edges_from添加边（更稳妥）

如果你不想重新赋值G，可以直接从DataFrame中提取边数据，用add_edges_from添加到已有的有向图中：

# 1. 创建空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 2. 添加节点
data = nodes.set_index("node").to_dict("index").items()
G.add_nodes_from(data)

# 3. 提取边并添加到有向图
edges_list = edges[["from", "to"]].itertuples(index=False, name=None)
G.add_edges_from(edges_list)

print(nx.is_directed(G))  # 输出: True

为什么原来的代码会出问题？ #

当你执行G = nx.from_pandas_edgelist(edges, "from", "to")时，函数默认使用create_using=nx.Graph()（无向图），所以它会生成一个全新的无向图对象，覆盖了你之前创建的nx.DiGraph()实例，这就是有向图变无向图的根源。而仅添加节点时，你只是在原来的有向图实例上操作，所以nx.is_directed(G)依然为True。

修改后，你就可以正常计算入度、出度以及其他有向图特有的中心性指标啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jonaash