直接将Pandas数据框转换为稀疏Numpy矩阵 [英] Convert Pandas dataframe to Sparse Numpy Matrix directly

问题描述

我正在从Pandas数据框中创建一个矩阵，如下所示:

I am creating a matrix from a Pandas dataframe as follows:

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

然后使用以下方法生成稀疏矩阵:

And then into a sparse matrix with:

sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)

从df直线到稀疏矩阵有什么办法吗?

Is there any way to go from a df straight to a sparse matrix?

提前谢谢.

推荐答案

df.values是一个numpy数组，以这种方式访问​​值总是比np.array快.

df.values is a numpy array, and accessing values that way is always faster than np.array.

scipy.sparse.csr_matrix(df.values)

您可能需要先进行移调，例如df.values.T.在DataFrames中，列为轴0.

You might need to take the transpose first, like df.values.T. In DataFrames, the columns are axis 0.

这篇关于直接将Pandas数据框转换为稀疏Numpy矩阵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IT屋！