ネットワーク内の祖先と子孫を返すRの関数

Question

Rに関数fを作成したいと思います。これには、個人と個人（例えばA2と呼ばれる）の間のエッジのdata.frameが入ります。 A2の "祖先"と "子ども"だけでなく、祖先と子どもの子孫の祖先も持つ別のdata.frame！私の複雑な問題が説明するために

：1つの "A" sのネットワークと "B" の持つ別：この例では

library(visNetwork) 
nodes <- data.frame(id = c(paste0("A",1:5),paste0("B",1:3)), 
       label = c(paste0("A",1:5),paste0("B",1:3))) 
edges <- data.frame(from = c("A1","A1","A2","A3","A4","B1","B2"), 
       to = c("A2","A3","A4","A4","A5","B3","B3")) 
visNetwork(nodes, edges) %>% 
    visNodes(font = list(size=45)) %>% 
    visHierarchicalLayout(direction = "LR", levelSeparation = 500) 

を、data.frameは、2つの異なる独立したネットワークが含まれています。

"A"のネットワークに関するすべてのdata.frame edgeを含むdata.frameを返す関数f（data = edges、indiv = "A2"）を実装したいと考えています。

F（エッジ、「A2」）はdata.frameエッジのこのエキスを返します

head(f(edges,"A2")) 
# from to 
#1 A1 A2 
#2 A1 A3 
#3 A2 A4 
#4 A3 A4 
#5 A4 A5 

私はあなたが私を助けすることは十分に明らかであると思います。

ありがとうございます！

Answer 1

私は個人にリンクされているすべての家族を見つけるための簡単なアルゴリズムを書いています（改善できると確信しています）。 @romlesのように、igraphのようないくつかのRパッケージで同じことをすることができます。しかし、この場合、私の関数はigraphオプションよりも少し性能が良いようです。

edges <- data.frame(from = c("A1","A1","A2","A3","A4","B1","B2"), 
        to = c("A2","A3","A4","A4","A5","B3","B3"), 
        stringsAsFactors = FALSE) 
f <- function(data, indiv){ 
    children_ancestors <- function(indiv){ 
     # Find children and ancestors of an indiv 
     c(data[data[,"from"]==indiv,"to"],data[data[,"to"]==indiv,"from"]) 
    } 
    family <- indiv 
    new_people <- children_ancestors(indiv) # New people to inspect 
    while(length(diff_new_p <- setdiff(new_people,family)) > 0){ 
     # if the new people aren't yet in the family : 
     family <- c(family, diff_new_p) 
     new_people <- unlist(sapply(diff_new_p, children_ancestors)) 
     new_people <- unique(new_people) 
    } 
    data[(data[,1] %in% family) | (data[,2] %in% family),] 
} 

f(edges, "A2")となる。 igraph関数との比較：

library(igraph) 
library(microbenchmark) 
edges2 <- graph_from_data_frame(edges, directed = FALSE) 
microbenchmark(simple_function = f(edges,"A2"), 
       igraph_option = as_data_frame(subgraph.edges(edges2, subcomponent(edges2, 'A2', 'in'))) 
       ) 
#Unit: microseconds 
#   expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
# simple_function 874.411 968.323 1206.037 1123.515 1325.075 2957.931 100 
# igraph_option 1239.896 1451.364 1802.341 1721.227 1984.380 3907.089 100 

Answer 2

これは私の作品：

library(igraph) 
g <- graph_from_literal(A1--A2, A1--A3, A2--A4, A3--A4, A4--A5, B1--B3, B2--B3) 
sg_a2 <- subcomponent(g, 'A2', 'in') 
as_data_frame(subgraph.edges(g, sg_a2)) 

それが与える：

# from to 
#1 A1 A2 
#2 A1 A3 
#3 A2 A4 
#4 A3 A4 
#5 A4 A5 

Answer 3

をあなたはA2に接続されているノードだけを試してみて、フィルタリングすることができ（すなわち、距離がInf

と等しくありません

library(tidygraph) 
edges <- data.frame(from = c("A1","A1","A2","A3","A4","B1","B2"), 
        to = c("A2","A3","A4","A4","A5","B3","B3")) 
as_tbl_graph(edges) %>% 
    filter(is.finite(node_distance_to(name=="A2", mode="all"))) 

# A tbl_graph: 5 nodes and 5 edges 
# 
# A directed acyclic simple graph with 1 component 
# 
# Node Data: 5 x 1 (active) 
    name 
    <chr> 
1 A1 
2 A2 
3 A3 
4 A4 
5 A5 
# 
# Edge Data: 5 x 2 
    from to 
    <int> <int> 
1  1  2 
2  1  3 
3  2  4 
# ... with 2 more rows