如何用Python的Pandas读取Excel相邻单元格构建站点邻接表图结构

步骤1：读取完整的目标列数据 #

首先需要读取Excel中的B、C、D三列（对应起始站点、关联站点、行程时间），并给列命名提升代码可读性：

import pandas as pd

# 读取B、C、D三列数据
df = pd.read_excel(r'myfile.xlsx', usecols="B:D")
# 重命名列，方便后续操作
df.columns = ["node1", "node2", "weight"]

步骤2：过滤无效数据 #

只保留关联站点不为空的行，同时确保行程时间为整数类型：

# 过滤掉关联站点为空的无效行
df = df.dropna(subset=["node2"])
# 将行程时间转为整数，匹配需求中的数据格式
df["weight"] = df["weight"].astype(int)

步骤3：构建节点集并添加边到图中 #

注意：仅从B列提取节点可能遗漏C列中存在的站点，因此需要合并B、C列的所有站点作为完整节点集，再遍历每行数据调用add_edge：

# 提取所有站点作为图的节点集合
nodes = set(df["node1"].tolist() + df["node2"].tolist())
# 初始化图实例
g = Graph(nodes)

# 遍历每行数据，向邻接表添加边
for _, row in df.iterrows():
    g.add_edge(row["node1"], row["node2"], row["weight"])

# 打印验证图结构
g.print_graph()

补充说明 #

• 用Pandas的dropna过滤空行，比手动循环检查单元格更高效简洁
• 合并B、C列站点作为节点集，避免出现“节点不存在于邻接表”的异常
• 若你的Excel表头本身有明确名称，可跳过df.columns重命名步骤，直接使用原始列名操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者caman177