マルチレベル辞書をPythonのネットワークグラフに変換する

Question

私は奇妙な問題を抱えています。私はCSVファイルからデータを読み込み、それをマルチレベル辞書に変換しています。

CSV形式：CSVファイルに合計1,500行あります。以下の形式を参照してください。上記ファイルで

1-103rd Street,1-96th Street,2327.416174 
1-116th Street–Columbia University,1-Cathedral Parkway–110th Street,2327.416174 
1-125th Street,1-116th Street–Columbia University,2327.416174 
1-137th Street–City College,1-125th Street,2327.416174 
1-145th Street,1-137th Street–City College,2327.416174 
1-14th Street,1-Christopher Street–Sheridan Square,2327.416174 

、最初の列は、ソースステーションを示し、第2列は、宛先局を示し、第3列は、それらの間の距離を提供します。

私は2つのステーション間の最短距離を見つけるためにDijkstraのアルゴリズムを適用する必要があります。そのためには、CSVファイル全体を重み付きグラフに変換する必要があります。各グラフはノードで、その間の距離はエッジの重さ。

私のアプローチ：

まず私はCSVファイルから各行を読み取り、マルチレベルの辞書に変換しています。私はこれのための適切な辞書を取得しています。以下は私のコードです。

Dijkstra's Algorithmを適用するには、この新しく作成した辞書をグラフに変換する必要があります。

G = nx.from_dict_of_dicts(my_dict) 

をしかし、私は"TypeError: Input graph is not a networkx graph type"を言って、エラーを取得しています。そのために私はこのコードを使用しています。

私を助けてください。 CSVファイル全体をグラフに変換するにはどうすればいいですか？Dijkstraのアルゴリズムを適用して、2つのステーション間の最短距離を見つけることができます。

Answer 1

私はNetworkXに精通していませんが、私はパンダとnx.from_pandas_dataframe()を使って次のようにします。

import pandas as pd 
import networkx as nx 

df = pd.read_csv('csvpath.csv', names=['origin', 'dest', 'dist']) 

g = nx.from_pandas_dataframe(df, source='origin', target='dest', edge_attr='dist') 

g['1-103rd Street']['1-96th Street']['dest'] 
# 2327.416174