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我有一个有向图 G(V,E) 和权重 w(u,v)。

在这个图中，权重 w(u,v) 表示 node(v) 从 node(u) 访问了多少次。例如（有关有向图图像，请参阅此内容）：

     1 3
  A ----- B ----- D
  | \____/|
 1| 4 |2
  | |
  行政长官

由于 C 和 B 从 A 被访问了一次，D 从 B 被访问了 3 次，以此类推。鉴于这些数据，我如何计算到达每个终端节点的确切概率，即；C、E、D，如果从 A 开始。

有什么建议吗？

我正在尝试使用此函数将多个 CSV 文件合并为一个：

import glob

path = r'/content/drive/My Drive/DatiAirQuality/MI_Air_Quality/data' 
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    li.append(df)

frame = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

但我收到此错误：“utf-8”编解码器无法解码位置 0 中的字节 0xb5：无效的起始字节

这是回溯：

   8 for filename in all_files:
   ---->  9     df = pd.read_csv(filename, index_col=None, 
   header=0)
   10     li.append(df)
   11 

感谢你。