沿或节点属性降序时的累积值

Question

我有一个由dataframe igraph df生成的g对象：

df <- data.frame(c(0,1,2,2,4), c(1,2,3,4,5), c(0.01, 0.03, 0.05, 0.01, 0.02))
colnames(df) <- c('parent_id', 'id', 'dt')
g <- graph_from_data_frame(df)

边缘是在parent_id和id之间形成的。

> g
IGRAPH DN-- 6 5 -- 
+ attr: name (v/c), dt (e/n)
+ edges (vertex names):
[1] 0->1 1->2 2->3 2->4 4->5

变厚dt是边缘属性。这可以看作是“父母”和“孩子”之间的厚度变化(这是我的问题/项目)。

list.edge.attributes(g)
[1] "dt"

想象：

plot(g, edge.label=E(g)$dt)

节点和边缘属性'dt'示例

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我需要在每个节点找到dt 的累积和，然后从父节点降到子节点.。

当考虑“祖先”、“父”和“子”节点时，这相当于获得每个“子”节点上所有祖先的dt的累积和。

指定为edge属性的累积dt，预期结果示例

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​

如果将这些累积值赋值为新的节点或边缘属性或另一种形式的输出，则可以。

我已经尝试过1) network.aggregate函数在RNewsflow包中& 2) aggregate函数在data.tree包中。

提前感谢您的关心和帮助。

Answer 1

您确实可以为此使用data.tree。虽然Aggregate会总结从孩子到父母，从我的理解，你想做相反的事情。因此，以下内容将发挥作用：

library(data.tree)
df <- get.data.frame(g, what = "edges")
dtr <- FromDataFrameNetwork(df)
dtr$dtcum <- 0
dtr$Do(function(node) node$dtcum <- node$parent$dtcum + node$dt, filterFun = isNotRoot)
print(dtr, "dt", "dtcum")

这将打印为：

          levelName   dt dtcum
1 0                   NA  0.00
2  °--1             0.01  0.01
3      °--2         0.03  0.04
4          ¦--3     0.05  0.09
5          °--4     0.01  0.05
6              °--5 0.02  0.07