Python cugraph.structure.symmetrize.symmetrize_ddf用法及代码示例

用法: cugraph.structure.symmetrize.symmetrize_ddf(df, src_name, dst_name, weight_name=None)

获取存储在分布式 DataFrame 中的 COO，以及源列和目标列的列名，并使用使图对称的相同列名创建一个新 DataFrame ，以便所有边都出现在两个方向上。

请注意，如果 DataFrame 中存在其他列(例如边权重)，其他列也将被复制。也就是说，如果 (u,v,data) 表示输入数据中的源值 (u)、目标值 (v) 和一些其他列 (data)，那么输出数据将同时包含 (u,v, data) 和 (v,u,data) 与匹配的数据。

如果 (u,v,data1) 和 (v,u,data2) 存在于 data1 != data2 的输入数据中，则此代码将任意选择要保留的较小数据元素，如果不需要，则调用者应更正调用对称之前的数据。

参数：

df：dask_cudf.DataFrame: 包含 COO 的输入 DataFrame 。列应包含源 ID、目标 ID 和与边关联的任何属性。
src_name：string: DataFrame 中包含源 ID 的列的名称
dst_name：string: DataFrame 中包含目标 ID 的列的名称
weight_name：字符串，可选(默认=无): DataFrame 中包含权重的列的名称

例子：

>>> # import cugraph.dask as dcg
>>> # from cugraph.structure.symmetrize import symmetrize_ddf
>>> # Init a DASK Cluster
>>> # Download dataset from https://github.com/rapidsai/cugraph/datasets/..
>>> # chunksize = dcg.get_chunksize(datasets / 'karate.csv')
>>> # ddf = dask_cudf.read_csv(datasets/'karate.csv', chunksize=chunksize,
>>> #                          delimiter=' ',
>>> #                          names=['src', 'dst', 'weight'],
>>> #                          dtype=['int32', 'int32', 'float32'])
>>> # sym_ddf = symmetrize_ddf(ddf, "src", "dst", "weight")

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cugraph.structure.symmetrize.symmetrize_ddf。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。