「Pythonで時系列ネットワークグラフの可視化を作成する方法」
「Pythonを使って時系列ネットワークグラフのリアルタイム可視化を作成する方法」
PlotlyとNetworkXを使ってネットワークが時間とともにどのように進化するかを表示する
この記事では、Pythonで時間系列のネットワーク可視化を作成する方法を学びます。上のアニメーションで示されているように、ネットワーク内の接続が時間とともに発展していく様子を示します。ネットワークデータは接続を明らかにするのに非常に効果的であり、時間系列データは基礎となるデータのトレンドや異常を明らかにするのに役立ちます。
この記事では、Kaggleのデータセットを使用して、ヘルスケアプロバイダの詐欺に関する例を作成します（このデータセットは現在、KaggleでCC0: パブリックドメインのライセンス下で公開されています。このデータセットは正確でない場合があり、この記事ではデモンストレーションの目的でのみ使用されています）。
与えられた出席医師に関連する詐欺請求のクラスターを取得し、請求開始日に基づいてこの医師と他のエンティティとの接続を時間とともにプロットします（一定数のホップ先まで）。
Pythonの仮想環境にPlotlyとNetworkXがインストールされていることを確認してください。
ネットワークが時間とともにどのように成長するかを効果的に可視化する方法を学びたい場合は、読み続けてください！
データセットからの結果
このデータセットには、82,063人の異なる医師が含まれており、そのうち20,592人が少なくとも1件の詐欺請求を持っています。これらの医師の大部分はわずか数件の詐欺請求しか持っていませんが、少数の医師は詐欺行為を行っています。
最上位25％の医師の中には少なくとも5件の請求があり、最もひどい例では2,534件の詐欺請求を行った医師がいます！
これらの統計情報を医師レベルで簡単に計算することはできますが、時間系列のネットワーク可視化はこの医師による詐欺の規模と期間を理解するのに良い方法です。
接続の検出
与えられた医師に対して、一定数のホップ先までの詐欺請求を持つ接続を見つけることができたらどうでしょうか？
そのために、請求データを含むDataFrameを引数にもつ関数を作成します。AttendingPhysician（文字列）…
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