scipy 直接将Pandas Dataframe 转换为稀疏Numpy矩阵

i2loujxw 于 2022-11-10 发布在其他

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我正在从Pandas Dataframe 创建一个矩阵，如下所示：

dense_matrix = np.array(df.as_matrix(columns = None), dtype=bool).astype(np.int)

然后转化为稀疏矩阵，其中：

sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)

有没有办法直接从df变成稀疏矩阵？
先谢谢你。

3条答案

df.values是一个numpy数组，用这种方法访问值总是比np.array快。

scipy.sparse.csr_matrix(df.values)

您可能需要先进行转置，如df.values.T。在DataFrame中，列是轴0。

解决方法：

import pandas as pd
import scipy
from scipy.sparse import csr_matrix

csr_matrix = csr_matrix(df.astype(pd.SparseDtype("float64",0)).sparse.to_coo())

说明：
to_coo需要pd.DataFrame为稀疏格式，因此需要将 Dataframe 转换为稀疏数据类型：df.astype(pd.SparseDtype("float64",0))
在将其转换为COO矩阵之后，可以将其转换为CSR矩阵。

有一种方法可以做到这一点，而不必在途中转换为密集：csr_sparse_matrix = df.sparse.to_coo().tocsr()