如何循环调用cdindex函数计算节点值并将结果存储为DataFrame

完整实现代码 #

你已经完成cdindex.Graph实例初始化、节点与边添加的前提下，直接运行以下代码即可生成目标DataFrame：

import pandas as pd
import datetime

# -------------------------- 前置参数配置 --------------------------
# 复用你使用的5年时间窗口，提前计算避免循环中重复运算提升效率
time_window = int(datetime.timedelta(days=1825).total_seconds())
# 获取图中所有节点名称，如果你自己已提前存储节点列表，可直接替换该变量
node_list = graph.get_nodes()

# -------------------------- 批量计算cdindex值 --------------------------
result = []
for node in node_list:
    cd_val = graph.cdindex(node, time_window)
    result.append({
        "Node_Name": node,
        "cdindex_Value": cd_val
    })

# -------------------------- 转换为DataFrame --------------------------
cdindex_df = pd.DataFrame(result)

可选优化：异常兼容版本 #

如果担心个别节点计算异常导致整个流程中断，可以使用带异常捕获的逻辑：

result = []
for node in node_list:
    try:
        cd_val = graph.cdindex(node, time_window)
        result.append({"Node_Name": node, "cdindex_Value": cd_val})
    except:
        # 异常节点可根据需求调整为填充空值、跳过或打印错误信息
        result.append({"Node_Name": node, "cdindex_Value": None})

cdindex_df = pd.DataFrame(result)

执行完成后可调用cdindex_df.head()查看前几行数据，确认字段和计算结果符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AHK