网络分析，可显示悬停和文本信息

如何解决网络分析，可显示悬停和文本信息

我正在尝试使用Networks和Plotly可视化网络分析图。我有两个数据集：

1. EdgeList，包含所有边缘信息； 2.具有所有节点信息的NodeList。 EdgeLst示例（不完整数据）：

   

2. NodeList示例（不完整数据）：

我只看到了基本的网络图表，如下面的代码所示，但是只有位置和简单的信息。我希望在鼠标移至每个节点时在网络图表中显示其他列，以显示数据集中的其他悬停文本/信息。不幸的是，我不知道如何将其他字段附加或添加到网络中的字典或列表或元组中。非常感谢任何人能提供帮助！ 这是我当前的代码如下：

import plotly.graph_objects as go
import networkx as nx
import pandas as pd


node_list = pd.read_csv("nodelist1.csv")
edge_list = pd.read_csv("edgelist1.csv")

nodes = list(node_list['node'])

edge_list['edge_conn'] = edge_list[['tail','head']].apply(tuple,axis=1)
edges = list(edge_list['edge_conn'])

G = nx.Graph()

G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

pos = nx.layout.spring_layout(G)

  
edge_x = []
edge_y = []

for loc_idx in pos:
  # print (loc_idx,pos[loc_idx])
  x0,y0 = pos[loc_idx]
  edge_x.append(x0)
  edge_y.append(y0)

edge_trace = go.Scatter(
    x=edge_x,y=edge_y,line=dict(width=0.5,color='#888'),hoverinfo='none',mode='lines')

node_x = []
node_y = []

for node_loc in pos:
  x,y = pos[node_loc]
  node_x.append(x)
  node_y.append(y)

node_trace = go.Scatter(
    x=node_x,y=node_y,mode='markers',marker=dict(
        showscale=True,colorscale='YlGnBu',reversescale=True,color=[],size=10,colorbar=dict(
            thickness=15,title='Node Connections',xanchor='left',titleside='right'
        ),line_width=2
))
node_adjacencies = []
node_text = []
for node,adjacencies in enumerate(G.adjacency()):
    node_adjacencies.append(len(adjacencies[1]))
    node_text.append('# of connections: '+str(len(adjacencies[1])))

node_trace.marker.color = node_adjacencies
node_trace.text = node_text

fig = go.Figure(data=[edge_trace,node_trace],layout=go.Layout(
                title='<br>Network graph made with Python',titlefont_size=16,showlegend=False,hovermode='closest',margin=dict(b=20,l=5,r=5,t=40),annotations=[ dict(
                    showarrow=False,xref="paper",yref="paper",x=0.005,y=-0.002 ) ],xaxis=dict(showgrid=False,zeroline=False,showticklabels=False),yaxis=dict(showgrid=False,showticklabels=False))
                )
fig.show()