用Python将社交网络可视化，看看你的人脉影响力如何我们平常会使用很多社交媒体，如微信、微博、抖音等等，在这些平台上面

发布时间：2025-05-08 19:00

我们平常会使用很多社交媒体，如微信、微博、抖音等等，在这些平台上面，我们会关注某些KOL，同时自己身边的亲朋好友也会来关注我们，成为我们自己的粉丝。慢慢地，关注和粉丝随着时间不断累积，这层关系网络也会不断地壮大，很多信息也是通过这样的关系网络不断向外传播。因此，分析这些社交网络对于我们做出各项决策来说也是至关重要的。

今天我们就用一些Python的第三方库来进行社交网络的可视化

数据来源

本案例用的数据是来自领英（Linkedin）的社交关系数据。由于作者之前在美国读书，并且在国外找实习、找工作，都是通过领英投递简历、联系同事等，久而久之也逐渐地形成了自己的社交网络，将这部分的社交数据下载下来，然后用pandas模块读取

由于涉及隐私信息，数据就不便提供了。如果你有领英账号，可以通过设置里的“获取资料副本”导出这样一份CSV关系数据。或者也可以按照这个表头自己生成一份假数据：

数据的读取和清洗

首先导入需要用到的模块

import pandas as pd import janitor import datetime from IPython.core.display import display, HTML from pyvis import network as net import networkx as nx

读取所需要用到的数据集

df_ori = pd.read_csv("Connections.csv", skiprows=3) df_ori.head()

接下来我们进行数据的清洗，具体的思路就是将空值去除掉，并且数据集当中的“Connected on”这一列，内容是日期，但是数据类型却是字符串，因此我们也需要将其变成日期格式。

df = ( df_ori .clean_names() # 去除掉字符串中的空格以及大写变成小写 .drop(columns=['first_name', 'last_name', 'email_address']) # 去除掉这三列 .dropna(subset=['company', 'position']) # 去除掉company和position这两列当中的空值 .to_datetime('connected_on', format='%d %b %Y') )

输出

company position connected_on 0 xxxxxxxxxx Talent Acquisition 2021-08-15 1 xxxxxxxxxxxx Associate Partner 2021-08-14 2 xxxxx 猎头顾问 2021-08-14 3 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Consultant 2021-07-26 4 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Account Manager 2021-07-19

数据的分析与可视化

来看一下这些人脉中，分别都是在哪些公司工作的

df['company'].value_counts().head(10).plot(kind="barh").invert_yaxis()

输出

再来看一下我的人脉网络中，大多都是什么职业的

df['position'].value_counts().head(10).plot(kind="barh").invert_yaxis()

输出

接下来我们绘制社交网络的可视化图表。但是在这之前呢，需要先说明几个术语，每一个社交网络都包含：

节点：社交网络当中的每个参与者边：代表着每一个参与者的关系以及关系的紧密程度

我们先来简单的绘制一个社交网络，主要用到的是networkx模块以及pyvis模块，

g = nx.Graph() g.add_node(0, label = "root") # intialize yourself as central node g.add_node(1, label = "Company 1", size=10, title="info1") g.add_node(2, label = "Company 2", size=40, title="info2") g.add_node(3, label = "Company 3", size=60, title="info3")

我们先是建立了4个节点，也分别给他们命名，其中的参数size代表着节点的大小，然后我们将这些个节点相连接

g.add_edge(0, 1) g.add_edge(0, 2) g.add_edge(0, 3)

最后出来的样子如下图

我们先从人脉中，他们所属的公司来进行网络的可视化，首先我们对所属的公司做一个统计排序

df_company = df['company'].value_counts().reset_index() df_company.columns = ['company', 'count'] df_company = df_company.sort_values(by="count", ascending=False) df_company.head(10)

输出

company count 0 Amazon xx 1 Google xx 2 Facebook xx 3 Stevens Institute of Technology xx 4 Microsoft xx 5 JPMorgan Chase & Co. xx 6 Amazon Web Services (AWS) xx 9 Apple x 10 Goldman Sachs x 8 Oracle x

然后我们来绘制社交网络的图表

# 实例化网络 g = nx.Graph() g.add_node('myself') # 将自己放置在网络的中心 # 遍历数据集当中的每一行 for _, row in df_company_reduced.iterrows(): # 将公司名和统计结果赋值给新的变量 company = row['company'] count = row['count'] title = f"<b>{company}</b> – {count}" positions = set([x for x in df[company == df['company']]['position']]) positions = ''.join('<li>{}</li>'.format(x) for x in positions) position_list = f"<ul>{positions}</ul>" hover_info = title + position_list g.add_node(company, size=count*2, title=hover_info, color='#3449eb') g.add_edge('root', company, color='grey') # 生成网络图表 nt = net.Network(height='700px', width='700px', bgcolor="black", font_color='white') nt.from_nx(g) nt.hrepulsion() nt.show('company_graph.html') display(HTML('company_graph.html'))

输出

同样，我们再来可视化一下人脉中各种岗位的分布。

先做一个统计排序

df_position = df['position'].value_counts().reset_index() df_position.columns = ['position', 'count'] df_position = df_position.sort_values(by="count", ascending=False) df_position.head(10)

输出

position count 0 Software Engineer xx 1 Data Scientist xx 2 Senior Software Engineer xx 3 Data Analyst xx 4 Senior Data Scientist xx 5 Software Development Engineer xx 6 Software Development Engineer II xx 7 Founder xx 8 Data Engineer xx 9 Business Analyst xx

然后进行网络图的绘制

g = nx.Graph() g.add_node('myself') # 将自己放置在网络的中心 for _, row in df_position_reduced.iterrows(): # 将岗位名和统计结果赋值给新的变量 position = row['position'] count = row['count'] title = f"<b>{position}</b> – {count}" positions = set([x for x in df[position == df['position']]['position']]) positions = ''.join('<li>{}</li>'.format(x) for x in positions) position_list = f"<ul>{positions}</ul>" hover_info = title + position_list g.add_node(position, size=count*2, title=hover_info, color='#3449eb') g.add_edge('root', position, color='grey') # 生成网络图表 nt = net.Network(height='700px', width='700px', bgcolor="black", font_color='white') nt.from_nx(g) nt.hrepulsion() nt.show('position_graph.html')

输出