从DataFrame生成NetworkX图后，如何设置S1-S4节点标签？

尝试用以下代码从DataFrame生成NetworkX有向图，但生成的图未显示节点名称，使用relabel_nodes方法也没成功：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx

data = [[0,0,0,1], [1,0,0,1], [1,0,0,1], [0,0,0,0]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['S1', 'S2', 'S3', 'S4'])
df.index = ['S1', 'S2', 'S3', 'S4']

# 原创建图的代码，节点为0-3的整数
G = nx.DiGraph(df.values, with_labels=True)
nx.draw(G)

# 尝试重命名节点但未成功显示标签
G = nx.relabel_nodes(G, dict(enumerate(df.columns)))
nx.draw(G)

解决方案 #

方法1：直接从DataFrame邻接矩阵创建带节点名的图 #

NetworkX提供了from_pandas_adjacency方法，可以直接基于DataFrame的索引和列名创建节点，无需手动重命名：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[0,0,0,1], [1,0,0,1], [1,0,0,1], [0,0,0,0]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['S1', 'S2', 'S3', 'S4'])
df.index = ['S1', 'S2', 'S3', 'S4']

# 直接用DataFrame创建有向图，节点自动使用df的索引/列名
G = nx.from_pandas_adjacency(df, create_using=nx.DiGraph)

# 绘图时开启with_labels=True显示节点标签
nx.draw(G, with_labels=True, node_size=1500, font_size=12)
plt.show()

方法2：修复原代码的节点重命名与绘图逻辑 #

原代码的问题在于：

• nx.DiGraph(df.values)会生成节点为0-3的整数图，构造函数的with_labels=True参数无效（该参数属于nx.draw）
• 重命名节点后，绘图时未开启with_labels=True，导致标签不显示

修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[0,0,0,1], [1,0,0,1], [1,0,0,1], [0,0,0,0]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['S1', 'S2', 'S3', 'S4'])
df.index = ['S1', 'S2', 'S3', 'S4']

# 从邻接矩阵创建图（节点初始为0-3）
G = nx.DiGraph(df.values)
# 重命名节点为S1-S4
G = nx.relabel_nodes(G, dict(enumerate(df.columns)))

# 绘图时必须设置with_labels=True才会显示节点标签
nx.draw(G, with_labels=True, node_size=1500, font_size=12)
plt.show()

关键说明 #

• nx.draw的with_labels=True是显示节点标签的核心参数，构造图时的with_labels参数无效
• 使用from_pandas_adjacency是最简洁的方式，直接复用DataFrame的索引/列作为节点名，无需额外重命名操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3046211