相信有不少小可爱们需要使用R的statnet包来构建社会网络，那你有没有碰到这个问题呢？在你费劲千辛万苦得到数据后，却不知需将数据处理成何种格式，才可以使用statnet。如果有小可爱们碰到此问题，那这篇博文简直是福音hhh

R-3.5.1  

无论你的原数据是哪种类型的格式，都需要转换成稀疏矩阵。我是先将原数据转换成from_to的形式，再使用python的networkx将数据转换成稀疏矩阵。

稀疏矩阵无表头。有一点要强烈注意：导入数据时，节点的身份识别是有强制要求的（原数据小张、小王、小李），必须是从1开始的连续型整数，我血的教训（官网也没说。。。）。

节点顺序和稀疏矩阵顺序对应，用Excel的vlookup实现。

read.csv()参数“header=F”意指数据文件的首行不表示节点名称。

edges(稀疏矩阵)的矩阵无节点信息，所以为F；vertex的csv(节点属性)首行有节点信息，所以T。

导入节点信息时，有小插曲报错：

应该是属性只能是实数，不能是字符串之类的。我有用户身份的分类变量，没处理为整数型的分类变量。把这个变量删了，可以成功导入。等我后续处理身份变量后，再接更。后续：用户的身份变量，处理成整数型分类变量，可以成功导入。

查看net信息，返回网络的基本信息。

查看net数据类型，返回network的数据类型。

成功，撒花。。。。