R语言从数据框生成网络图edgelist边列表的实现方法

直接基于你已使用的tidyverse/dplyr栈实现，无需额外依赖包，完全匹配定义的字段匹配规则：

实现代码 #

library(tidyverse)

edgelist <- df %>%
  # 补全主题帖类型标记：title为A/B的独立主题帖type统一标记为Post
  mutate(type = ifelse(is.na(type), "Post", type)) %>%
  group_by(topic_id) %>%
  # 预提取分组内主题帖信息、标记最近回复人ID用于Answer类型匹配
  mutate(
    post_user = userid[type == "Post"][1],
    post_attr = paste0(title[type == "Post"][1], ": ", text[type == "Post"][1]),
    last_reply = ifelse(type == "Replies", userid, NA_character_)
  ) %>%
  # 向下填充最近的Replies类型用户ID，供Answer行取to值
  fill(last_reply, .direction = "down") %>%
  # 剔除主题帖行（主题帖为网络节点，不构成边）
  filter(type != "Post") %>%
  # 按规则生成边列表各字段
  transmute(
    from = userid,
    to = case_when(
      type %in% c("Question", "Replies") ~ post_user,
      type == "Answer" ~ last_reply
    ),
    relation = case_when(
      type == "Question" ~ paste0("Commented: ", text),
      type == "Replies" ~ paste0("Replied: ", text),
      type == "Answer" ~ paste0("Answered: ", text)
    ),
    topic_id,
    # 仅分组内第一条边填充主题发起人、属性，其余填NA
    initiator_id = ifelse(row_number() == 1, post_user, NA_character_),
    attribute = ifelse(row_number() == 1, post_attr, NA_character_)
  ) %>%
  ungroup()

逻辑说明 #

• 首先修正测试集中主题帖的type缺失问题，自动识别A/B类独立主题，按topic_id独立分组处理，满足B类主题单独可视化的需求。
• to列匹配完全遵循定义的规则：
  • Question、Replies类型行直接匹配同组主题帖的userid
  • 通过向下填充最近Replies行的userid，实现Answer类型自动匹配紧邻上方回复人的逻辑
• 输出结构完全匹配要求的edgelist格式，替换为全量数据集可直接运行，后续可视化时按topic_id分组拆分即可单独绘制每个主题的网络图。

注：提供的测试集中第一条Question的userid为c912，和示例表中的34183不一致，代码会自动读取数据中的实际值，无需手动调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ranji Raj