lapply函数查找igraph中的邻居（当不是所有节点都找到时）

Question

我正在尝试为节点列表创建网络邻居的数据集。我虽然我可以用lapply函数做这个，我使用neighbors命令。作为一个增加的复杂性，我的一些查找节点不在图中，但我无法让它工作。

下面是一个例子：

edgelist <- read.table(text = " 
A B 
B C 
C D 
D E 
C F 
F G") 

testlist <- read.table(text = " 
A 
H 
C 
D 
J") 

testlist2 <- read.table(text = " 
A 
C 
B 
D 
E") 

library(igraph) 
graph <- graph.data.frame(edgelist) 
str(graph) 

neighbors<- lapply(testlist2, function(p) { #Each pledge_id 
    temp=neighbors(graph,p) #Find all the neighbors for that pledge 
    return(temp) 
}) 

neighbors<- lapply(testlist, function(p) { #Each pledge_id 
    temp=neighbors(graph,p) #Find all the neighbors for that pledge 
    return(temp) 
}) 

不幸的是，这将返回在这两种情况下一派胡言。我错过了什么？

我所需的输出会是这样的：

lookupnode neighbor 
A B 
H . 
C D 
C F 
D E 
J . 

我知道最终我需要在某个地方加一个临时= data.table :: rbindlist（TEMP）的命令，但我不认为正在造成h。。

Answer 1

的一件事是你创建与read.table功能data.frame并通过在data.frame到lapply所以它遍历每个矢量，在data.frame的V1载体的不元素。

其次，V1列是一个因子（h/t到因子提示的@Psidom）。

第三，neighbors()函数将返回（从我的推算）需要迭代的图顶点并返回name属性。

然后，正如你提到的，这些都需要rbind编入data.frame：

get_neighbors <- function(graph, n) { 

    do.call(rbind, lapply(n, function(x) { 

    if (x %in% V(graph)$name) { 

     nb <- neighbors(graph, x) 

     if (length(nb) > 0) { 
     data.frame(lookupnode=x, 
        neighbor=nb$name, # h/t @MrFlick for this shortcut 
        stringsAsFactors=FALSE) 
     } else { 
     data.frame(lookupnode=x, neighbor=NA, stringsAsFactors=FALSE) 
     } 

    } else { 
     data.frame(lookupnode=x, neighbor=NA, stringsAsFactors=FALSE) 
    } 

    })) 

} 

get_neighbors(graph, as.character(testlist$V1)) 
## lookupnode neighbor 
## 1   A  B 
## 2   H  <NA> 
## 3   C  D 
## 4   C  F 
## 5   D  E 
## 6   J  <NA> 

get_neighbors(graph, as.character(testlist2$V1)) 
## lookupnode neighbor 
## 1   A  B 
## 2   C  D 
## 3   C  F 
## 4   B  C 
## 5   D  E 
## 6   E  <NA> 

我不知道是否可以的Gabor矢量化的C面neighbors()。

UPDATE：

的ego解决方案是唯一的不同一点点：

get_ego <- function(g, v, n=2) { 
    do.call(rbind, lapply(v, function(x) { 
    if (x %in% V(g)$name) { 
     data.frame(node=x, 
       ego_n=sapply(ego(g, n, x), function(y) { V(g)[y]$name }), 
       stringsAsFactors=FALSE) 
    } else { 
     data.frame(node=x, ego_n=NA, stringsAsFactors=FALSE) 
    } 
    })) 
}