Pandas read_csv得到小数列名无法构建二分图该如何解决

1 核心报错根因定位 #

你调用nx.from_pandas_adjacency报错的核心原因有两个可能：

• 该接口仅接受方阵格式的普通图邻接矩阵，要求行列数完全相等、行索引与列名完全对应；如果你要构建二分图，手里的矩阵大概率是二部邻接矩阵（行、列分别对应两类不同节点，行列数可以不等），完全不适用该接口
• 读取CSV时默认没有将第一列设为行索引，导致读出来的DataFrame多了一列，行列数不匹配，同时转CSV时格式丢失导致列名变为浮点数，和行索引格式不匹配

2 分步解决方法 #

2.1 修正CSV读取逻辑 #

读取时指定index_col=0将第一列设为行索引，避免额外多出普通数据列：

mat = pd.read_csv("networkdata3.csv", index_col=0)

如果需要直接读取原XLSX文件，安装openpyxl依赖后指定引擎即可，无需转CSV避免格式丢失：

# 终端执行安装依赖
pip install openpyxl

读取代码修改为：

mat = pd.read_excel("networkdata1.xlsx", sheet_name="sheet_name_1", index_col=0, engine='openpyxl')

2.2 修复列名格式问题 #

统一行索引和列名的格式，避免因格式差异（比如整数行索引对应浮点数列名）导致匹配失败：

# 统一转为字符串格式
mat.index = mat.index.astype(str)
mat.columns = mat.columns.astype(str)

# 如果本来都是整数节点ID，也可以统一转为整数
# mat.columns = mat.columns.map(lambda x: int(float(x)))
# mat.index = mat.index.astype(int)

2.3 二分图专属构建逻辑 #

如果是二部邻接矩阵（行列对应两类不同节点），不要用普通邻接矩阵接口，用以下方式构建二分图：

import networkx as nx
from networkx.algorithms import bipartite

mat = pd.read_csv("networkdata3.csv", index_col=0)
# 统一格式
mat.index = mat.index.astype(str)
mat.columns = mat.columns.astype(str)

G = nx.Graph()
# 标记左部节点（行索引）属于二分图0分区
G.add_nodes_from(mat.index.tolist(), bipartite=0)
# 标记右部节点（列名）属于二分图1分区
G.add_nodes_from(mat.columns.tolist(), bipartite=1)

# 批量加边，仅加权重>0的边，可按需调整判断条件
edges = []
for u in mat.index:
    for v in mat.columns:
        w = mat.loc[u, v]
        if w > 0:
            edges.append((u, v, {"weight": w}))
G.add_edges_from(edges)

2.4 验证逻辑 #

构建前先校验矩阵参数是否符合预期：

# 打印行列数
print(f"矩阵行数：{mat.shape[0]}，矩阵列数：{mat.shape[1]}")
# 如果是普通邻接矩阵需要校验行索引与列名是否匹配
print(f"行索引与列名是否完全一致：{mat.index.equals(mat.columns)}")

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