create row, column, data pandas dataframe from sparse matrix(从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧)
本文介绍了从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
如何创建COO格式的稀疏矩阵,并使 pandas 数据帧既不解嵌到密集布局,又保留row,column,data
的COO格式?
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse import coo_matrix
a = np.eye(7)
a_csr = csr_matrix(a)
a_coo = a_csr.tocoo()
print(a_coo)
(0, 0) 1.0
(1, 1) 1.0
(2, 2) 1.0
(3, 3) 1.0
(4, 4) 1.0
(5, 5) 1.0
(6, 6) 1.0
也就是说,我如何才能从中获得 pandas 数据帧,而不是将其解套到
pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(a_coo)
但保持row,column,data
格式也在print
操作中可见?
推荐答案
要放入数据框中的值如下所示
a_coo.row, a_coo.col, a_coo.data
这篇关于从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧
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