Bei Visualisierung: alle "Eigen-Beziehungen" rausgenommen. Wenn dest_displayname in source_displayname vorhanden ist, wird die Beziehung nicht gewertet

app/easyvisualize.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 import pandas as pd
-import plotly.pigraph_objects as go
+import plotly.graph_objects as go
 import sys
 import os 
 
@@ -26,7 +26,7 @@ try:
 
   # Wir laden die CSV (Trennzeichen ; ist im deutschen Excel-Raum Standard)
   df =pd.read_csv(csv_dateipfad, sep=None, engine='python')
-  print(f"Daten erfolgreich geladen: {len(df)} Zeile aus '{csv_dateipfad}'.")
+  print(f"Daten erfolgreich geladen: {len(df)} Zeilen aus '{csv_dateipfad}'.")
 
 except Exception as e:
   print(f"Fehler beim Lesen der CSV: {e}")
@@ -36,7 +36,15 @@ except Exception as e:
 # --- DATEN AGGREGIEREN ---
 # Wir zählen die Kommunikationspfade zwischen den Abteilungen
 
-df_agg = df.groupby(['source_department', 'destination_department']).size().reset_index(name='weight')
+
+# Liste aller `source_displayname`
+source_list = df["source_displayname"].unique()
+
+# Filter: Behalte nur die Zeilen, bei denen `destination_displayname` NICHT in der Liste der `source_displayname` vorkommt
+extra_team_df = df[~df["destination_displayname"].isin(source_list)]
+print("Extrateam: " ,extra_team_df)
+
+df_agg = extra_team_df.groupby(['source_department', 'destination_department']).size().reset_index(name='weight')
 
 # Liste aller Departments für die Knoten-Beschriftung
 all_nodes = list(pd.concat([df_agg['source_department'], df_agg['destination_department']]).unique())

visualize.bat

@@ -10,6 +10,6 @@ if "%1"=="" (
     goto :eof
 )
 
-python -m app.easyvisualize.py %*
+python -m app.easyvisualize %*
 
 endlocal