Scipy 稀疏矩阵作为 DataFrame 列答案

【问题标题】：Scipy sparse matrix as DataFrame columnScipy 稀疏矩阵作为 DataFrame 列
【发布时间】：2017-01-19 11:00:01
【问题描述】：

我正在开发基于 pandas DataFrame 对象的工具。我想将 scipy 稀疏矩阵保留为 DataFrame 的列，而不是将其逐行转换为 dtype('O') 的列表/numpy 数组。

下面的 sn-p 不起作用，因为 pandas 将矩阵视为标量，并建议添加索引。在矩阵中的行索引上提供 pd.RangeIndex 时，矩阵会针对数据帧中的每一行重复（因为 pandas 认为它是一个标量）。

ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))

这确实有效：

df = pd.DataFrame(dict(X=list(ma)))

但是，这会将矩阵逐行分割为 CSR 矩阵，每行 1 行。每次我想处理原始矩阵时，我都需要 vstack。

有什么建议吗？我尝试将 CSR 矩阵包装到 pd.Series 对象中，假装它具有 dtype('O')，但我遇到了很多关于底层数据是 numpy 数组等的假设。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

存在稀疏数据框或数据序列功能。它仍然是实验性的。我已经回答了一些关于在它和scipy 稀疏矩阵之间来回转换的问题。

从侧边栏：

如果没有这种专门的 pandas 结构，我看不到如何将稀疏矩阵添加到 pandas 框架中。稀疏矩阵的内部结构差异太大。首先，它不是 numpy 数组的子类。

csr 矩阵是一个对象，其数据包含在 3 个数组中，ma.data 和 ma.indices 是一维数组，数组的每个非零元素都有一个值。 ma.indptr 对矩阵的每一行都有一个值。

list(ma) 毫无意义。 ma.toarray() 生成一个包含相同数据的二维数组，并且所有这些零也会被填充。

其他稀疏矩阵格式将它们的数据存储在其他结构中 - coo 有 3 个等长数组，lil 有两个列表列表，dok 有一个字典。

【讨论】：

感谢@hpaulj 的回复。我实际上对通过 Pandas 逐列访问 SciPy 矩阵不感兴趣，只对逐行或整个矩阵进行访问。我了解内存布局级别上 ndarray 和稀疏矩阵类型之间的不匹配。我希望有一个抽象，两者都可以适应...list(ma) 并非毫无意义，至少对于 CSR 矩阵，它为原始 CSR 矩阵中的每一行创建一行的 CSR 矩阵。
我看不出如何将密集或稀疏的矩阵 (2d) 用作 Dataframe 的列。我相信pandas 会尝试将二维数组的列映射到相同数量的列上。单元格也可以是对象指针，但不能是整列。但我对 numpy 和 scipy 的了解胜过 pandas。
再次感谢。我明白。将是存储特征向量的 CSR 矩阵的方便位置，其中非常行对应于例如DataFrame 的另一列中的标签，并且能够访问底层 CSR 矩阵将其复制或堆叠在一起。不能拥有我猜的一切:)

【解决方案2】：

诚然，这并不能准确回答您的问题，但如果有人正在寻找一种快速的解决方法，并且不介意将矩阵存储为密集的低效，则可以这样做：

df = pd.DataFrame(X=ma.todense().tolist())

【讨论】：