Tidy tables from a collapsed temporal network
Usage
# S3 method for class 'dynet_collapsed'
as.data.frame(
x,
row.names = NULL,
optional = FALSE,
what = c("edges", "nodes"),
...
)Arguments
- x
A network returned by
collapse_network().- row.names, optional
Ignored; present for compatibility.
- what
"edges", the default, or"nodes".- ...
Ignored.
Value
A plain data.frame. For "edges", one row per collapsed vertex
pair carrying every weighting side by side: from, to, binary,
union_duration, total_duration, duration_fraction, spell_count,
weight_sum, weighted_duration, latest_weight, first, last, and
the activity.duration and activity.count aliases. For "nodes", one
row per vertex with name, any static vertex attributes the network
carries, activity_duration and its activity.duration alias. See
collapse_network() for what each weighting means.
Examples
dn <- dynet(school_contacts)
collapsed <- collapse_network(dn)
as.data.frame(collapsed)
#> from to binary union_duration total_duration duration_fraction
#> 1 Ana Cara 1 0.10 0.10 0.004646840
#> 2 Ana Dan 1 1.02 1.02 0.047397770
#> 3 Ana Gita 1 1.99 2.11 0.092472119
#> 4 Ana Iris 1 0.50 0.50 0.023234201
#> 5 Ana Jonas 1 2.34 2.34 0.108736059
#> 6 Ana Kira 1 0.11 0.11 0.005111524
#> 7 Ana Leo 1 1.19 1.19 0.055297398
#> 8 Ana Mira 1 1.04 1.04 0.048327138
#> 9 Ben Eve 1 3.05 3.05 0.141728625
#> 10 Ben Finn 1 0.23 0.23 0.010687732
#> 11 Ben Gita 1 0.34 0.34 0.015799257
#> 12 Ben Hugo 1 0.59 0.59 0.027416357
#> 13 Ben Iris 1 0.46 0.46 0.021375465
#> 14 Ben Jonas 1 0.46 0.46 0.021375465
#> 15 Ben Kira 1 0.57 0.57 0.026486989
#> 16 Ben Nils 1 2.24 3.14 0.104089219
#> 17 Cara Ana 1 0.63 0.63 0.029275093
#> 18 Cara Ben 1 0.25 0.25 0.011617100
#> 19 Cara Dan 1 0.14 0.14 0.006505576
#> 20 Cara Eve 1 0.48 0.48 0.022304833
#> 21 Cara Finn 1 0.65 0.65 0.030204461
#> 22 Cara Hugo 1 0.93 0.93 0.043215613
#> 23 Cara Iris 1 0.83 0.83 0.038568773
#> 24 Cara Kira 1 0.73 0.73 0.033921933
#> 25 Cara Leo 1 1.42 1.42 0.065985130
#> 26 Cara Nils 1 1.23 1.23 0.057156134
#> 27 Dan Ana 1 0.48 0.48 0.022304833
#> 28 Dan Eve 1 0.13 0.13 0.006040892
#> 29 Dan Finn 1 0.04 0.04 0.001858736
#> 30 Dan Gita 1 0.87 0.87 0.040427509
#> 31 Dan Hugo 1 0.13 0.13 0.006040892
#> 32 Dan Iris 1 0.34 0.34 0.015799257
#> 33 Dan Jonas 1 2.27 2.27 0.105483271
#> 34 Dan Leo 1 0.27 0.27 0.012546468
#> 35 Dan Mira 1 1.03 1.03 0.047862454
#> 36 Dan Nils 1 0.35 0.35 0.016263941
#> 37 Eve Ben 1 0.39 0.39 0.018122677
#> 38 Eve Cara 1 0.34 0.34 0.015799257
#> 39 Eve Hugo 1 2.47 2.47 0.114776952
#> 40 Eve Iris 1 0.51 0.51 0.023698885
#> 41 Eve Jonas 1 0.67 0.67 0.031133829
#> 42 Eve Kira 1 1.23 1.23 0.057156134
#> 43 Eve Nils 1 0.46 0.46 0.021375465
#> 44 Finn Cara 1 1.35 1.35 0.062732342
#> 45 Finn Dan 1 0.51 0.51 0.023698885
#> 46 Finn Eve 1 0.12 0.12 0.005576208
#> 47 Finn Iris 1 0.48 0.48 0.022304833
#> 48 Finn Jonas 1 0.36 0.36 0.016728625
#> 49 Finn Kira 1 1.28 1.28 0.059479554
#> 50 Finn Leo 1 0.30 0.30 0.013940520
#> 51 Finn Mira 1 2.25 2.65 0.104553903
#> 52 Finn Nils 1 0.12 0.12 0.005576208
#> 53 Gita Ana 1 2.00 2.00 0.092936803
#> 54 Gita Dan 1 0.82 0.82 0.038104089
#> 55 Gita Jonas 1 1.59 2.12 0.073884758
#> 56 Gita Mira 1 2.31 2.31 0.107342007
#> 57 Gita Nils 1 0.04 0.04 0.001858736
#> 58 Hugo Ana 1 0.43 0.43 0.019981413
#> 59 Hugo Dan 1 0.68 0.68 0.031598513
#> 60 Hugo Eve 1 1.68 1.68 0.078066914
#> 61 Hugo Gita 1 0.16 0.16 0.007434944
#> 62 Hugo Jonas 1 1.33 1.33 0.061802974
#> 63 Hugo Kira 1 2.60 2.60 0.120817844
#> 64 Hugo Nils 1 0.53 0.53 0.024628253
#> 65 Iris Ben 1 1.53 1.53 0.071096654
#> 66 Iris Cara 1 1.51 1.51 0.070167286
#> 67 Iris Eve 1 1.16 1.16 0.053903346
#> 68 Iris Finn 1 2.54 2.54 0.118029740
#> 69 Iris Gita 1 0.31 0.31 0.014405204
#> 70 Iris Leo 1 1.29 1.29 0.059944238
#> 71 Iris Mira 1 0.26 0.26 0.012081784
#> 72 Iris Nils 1 0.35 0.35 0.016263941
#> 73 Jonas Ana 1 1.69 1.69 0.078531599
#> 74 Jonas Ben 1 0.32 0.32 0.014869888
#> 75 Jonas Cara 1 0.27 0.27 0.012546468
#> 76 Jonas Dan 1 3.39 3.39 0.157527881
#> 77 Jonas Eve 1 0.20 0.20 0.009293680
#> 78 Jonas Gita 1 2.05 2.05 0.095260223
#> 79 Jonas Hugo 1 0.12 0.12 0.005576208
#> 80 Jonas Kira 1 0.99 0.99 0.046003717
#> 81 Jonas Mira 1 0.39 0.39 0.018122677
#> 82 Kira Ben 1 1.13 1.13 0.052509294
#> 83 Kira Eve 1 1.97 2.10 0.091542751
#> 84 Kira Gita 1 0.55 0.55 0.025557621
#> 85 Kira Hugo 1 0.84 0.84 0.039033457
#> 86 Kira Jonas 1 1.04 1.04 0.048327138
#> 87 Kira Leo 1 2.06 2.06 0.095724907
#> 88 Kira Mira 1 1.34 1.34 0.062267658
#> 89 Kira Nils 1 1.58 1.58 0.073420074
#> 90 Leo Ana 1 0.17 0.17 0.007899628
#> 91 Leo Cara 1 1.98 1.98 0.092007435
#> 92 Leo Finn 1 1.61 1.61 0.074814126
#> 93 Leo Hugo 1 0.11 0.11 0.005111524
#> 94 Leo Iris 1 1.44 1.56 0.066914498
#> 95 Leo Mira 1 0.27 0.27 0.012546468
#> 96 Mira Ana 1 2.64 2.64 0.122676580
#> 97 Mira Ben 1 0.31 0.31 0.014405204
#> 98 Mira Dan 1 2.89 2.89 0.134293680
#> 99 Mira Eve 1 0.63 0.63 0.029275093
#> 100 Mira Finn 1 0.14 0.14 0.006505576
#> 101 Mira Gita 1 2.49 2.49 0.115706320
#> 102 Mira Jonas 1 1.52 1.52 0.070631970
#> 103 Mira Kira 1 0.72 0.72 0.033457249
#> 104 Nils Ana 1 0.65 0.65 0.030204461
#> 105 Nils Ben 1 3.83 4.65 0.177973978
#> 106 Nils Cara 1 0.76 0.76 0.035315985
#> 107 Nils Dan 1 0.58 0.58 0.026951673
#> 108 Nils Eve 1 1.50 1.50 0.069702602
#> 109 Nils Hugo 1 0.45 0.45 0.020910781
#> 110 Nils Kira 1 1.79 1.79 0.083178439
#> spell_count weight_sum weighted_duration latest_weight first last
#> 1 1 1 0.10 1 6.67 6.77
#> 2 3 3 1.02 1 12.04 20.10
#> 3 5 5 2.11 1 6.57 14.16
#> 4 1 1 0.50 1 13.80 14.30
#> 5 4 4 2.34 1 2.12 9.13
#> 6 1 1 0.11 1 11.60 11.71
#> 7 1 1 1.19 1 20.33 21.52
#> 8 3 3 1.04 1 6.36 8.99
#> 9 5 5 3.05 1 3.61 15.74
#> 10 1 1 0.23 1 4.91 5.14
#> 11 1 1 0.34 1 11.21 11.55
#> 12 4 4 0.59 1 7.65 17.14
#> 13 1 1 0.46 1 7.51 7.97
#> 14 1 1 0.46 1 3.09 3.55
#> 15 1 1 0.57 1 11.58 12.15
#> 16 3 3 3.14 1 9.85 14.92
#> 17 1 1 0.63 1 19.70 20.33
#> 18 1 1 0.25 1 16.84 17.09
#> 19 1 1 0.14 1 15.13 15.27
#> 20 1 1 0.48 1 13.21 13.69
#> 21 3 3 0.65 1 6.96 16.41
#> 22 1 1 0.93 1 8.78 9.71
#> 23 4 4 0.83 1 4.58 15.67
#> 24 2 2 0.73 1 4.92 6.46
#> 25 3 3 1.42 1 4.55 18.57
#> 26 2 2 1.23 1 2.07 8.49
#> 27 2 2 0.48 1 3.17 21.33
#> 28 1 1 0.13 1 3.20 3.33
#> 29 1 1 0.04 1 5.86 5.90
#> 30 2 2 0.87 1 6.21 17.99
#> 31 1 1 0.13 1 14.13 14.26
#> 32 1 1 0.34 1 4.73 5.07
#> 33 5 5 2.27 1 3.14 18.70
#> 34 1 1 0.27 1 2.03 2.30
#> 35 2 2 1.03 1 13.23 20.78
#> 36 1 1 0.35 1 20.68 21.03
#> 37 1 1 0.39 1 20.14 20.53
#> 38 1 1 0.34 1 12.78 13.12
#> 39 5 5 2.47 1 0.43 21.12
#> 40 1 1 0.51 1 1.34 1.85
#> 41 2 2 0.67 1 9.98 15.07
#> 42 2 2 1.23 1 0.77 6.48
#> 43 1 1 0.46 1 14.30 14.76
#> 44 3 3 1.35 1 4.77 20.26
#> 45 1 1 0.51 1 12.73 13.24
#> 46 1 1 0.12 1 14.18 14.30
#> 47 2 2 0.48 1 10.00 12.55
#> 48 1 1 0.36 1 8.23 8.59
#> 49 3 3 1.28 1 6.32 17.61
#> 50 2 2 0.30 1 9.65 12.02
#> 51 4 4 2.65 1 12.34 18.03
#> 52 1 1 0.12 1 6.31 6.43
#> 53 3 3 2.00 1 0.14 14.24
#> 54 1 1 0.82 1 14.16 14.98
#> 55 4 4 2.12 1 2.91 16.76
#> 56 4 4 2.31 1 6.15 20.75
#> 57 1 1 0.04 1 9.61 9.65
#> 58 2 2 0.43 1 6.58 19.80
#> 59 1 1 0.68 1 7.79 8.47
#> 60 3 3 1.68 1 7.02 15.31
#> 61 1 1 0.16 1 6.04 6.20
#> 62 2 2 1.33 1 5.58 8.15
#> 63 4 4 2.60 1 2.91 21.38
#> 64 2 2 0.53 1 6.37 10.32
#> 65 2 2 1.53 1 4.76 20.41
#> 66 3 3 1.51 1 0.78 11.89
#> 67 2 2 1.16 1 6.67 18.87
#> 68 2 2 2.54 1 2.74 17.57
#> 69 1 1 0.31 1 1.95 2.26
#> 70 3 3 1.29 1 7.51 15.86
#> 71 1 1 0.26 1 10.18 10.44
#> 72 1 1 0.35 1 13.84 14.19
#> 73 4 4 1.69 1 7.34 14.35
#> 74 1 1 0.32 1 20.49 20.81
#> 75 1 1 0.27 1 18.96 19.23
#> 76 6 6 3.39 1 0.00 20.46
#> 77 1 1 0.20 1 13.24 13.44
#> 78 3 3 2.05 1 6.79 14.54
#> 79 1 1 0.12 1 13.96 14.08
#> 80 2 2 0.99 1 2.05 7.07
#> 81 1 1 0.39 1 0.92 1.31
#> 82 3 3 1.13 1 0.33 18.27
#> 83 3 3 2.10 1 1.95 16.00
#> 84 1 1 0.55 1 5.19 5.74
#> 85 4 4 0.84 1 9.41 21.33
#> 86 3 3 1.04 1 4.37 9.82
#> 87 2 2 2.06 1 3.20 6.11
#> 88 1 1 1.34 1 10.56 11.90
#> 89 3 3 1.58 1 8.35 17.72
#> 90 1 1 0.17 1 6.83 7.00
#> 91 5 5 1.98 1 4.76 12.62
#> 92 3 3 1.61 1 3.15 12.09
#> 93 1 1 0.11 1 6.76 6.87
#> 94 5 5 1.56 1 0.15 11.34
#> 95 1 1 0.27 1 0.15 0.42
#> 96 3 3 2.64 1 4.31 13.92
#> 97 1 1 0.31 1 18.95 19.26
#> 98 4 4 2.89 1 8.56 17.25
#> 99 1 1 0.63 1 1.23 1.86
#> 100 1 1 0.14 1 0.83 0.97
#> 101 4 4 2.49 1 6.08 12.94
#> 102 4 4 1.52 1 7.72 15.67
#> 103 1 1 0.72 1 13.19 13.91
#> 104 1 1 0.65 1 9.40 10.05
#> 105 8 8 4.65 1 4.53 14.78
#> 106 2 2 0.76 1 10.38 20.91
#> 107 1 1 0.58 1 13.57 14.15
#> 108 3 3 1.50 1 2.25 14.13
#> 109 2 2 0.45 1 7.98 10.34
#> 110 2 2 1.79 1 13.78 20.17
#> activity.duration activity.count
#> 1 0.10 1
#> 2 1.02 3
#> 3 1.99 5
#> 4 0.50 1
#> 5 2.34 4
#> 6 0.11 1
#> 7 1.19 1
#> 8 1.04 3
#> 9 3.05 5
#> 10 0.23 1
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#> 14 0.46 1
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