python - 将稀疏矩阵 (csc_matrix) 转换为 Pandas 数据帧

我想将此矩阵转换为 Pandas 数据框。
csc_matrix

在托架的第一数应该是索引，所述第二数为列和数到底作为数据。

我想这样做是为了在文本分析中进行特征选择，第一个数字代表文档，第二个数字是单词的特征，最后一个数字是 TFIDF 分数。

获取数据框帮助我将文本分析问题转化为数据分析。

最佳答案

from scipy.sparse import csc_matrix

csc = csc_matrix(np.array(
    [[0, 0, 4, 0, 0, 0],
     [1, 0, 0, 0, 2, 0],
     [2, 0, 0, 1, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 1],
     [4, 0, 3, 2, 0, 0]]))

# Return a Coordinate (coo) representation of the Compresses-Sparse-Column (csc) matrix.
coo = csc.tocoo(copy=False)

# Access `row`, `col` and `data` properties of coo matrix.
>>> pd.DataFrame({'index': coo.row, 'col': coo.col, 'data': coo.data}
                 )[['index', 'col', 'data']].sort_values(['index', 'col']
                 ).reset_index(drop=True)
   index  col  data
0      0    2     4
1      1    0     1
2      1    4     2
3      2    0     2
4      2    3     1
5      3    5     1
6      4    0     4
7      4    2     3
8      4    3     2

关于python - 将稀疏矩阵 (csc_matrix) 转换为 Pandas 数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/36587702/