Question

我有一个numpy用户项矩阵，每行对应一个用户，每列对应一个项。我想在pandas DataFrame中转换矩阵，如下所示：

   user  item  rating
0     1  1907     4.0
1     1  1028     5.0
2     1   608     4.0
3     1  2692     4.0
4     1  1193     5.0

我使用以下代码生成DataFrame：

predictions = pd.DataFrame(data=pred)
predictions = predictions.stack().reset_index(name='rating')
predictions.columns = ['user', 'item', 'rating']

我获得了这样的df：

        user  item    rating
0          0     0  5.000000
1          0     1  0.000000
2          0     2  0.000000
3          0     3  0.000000

pandas中有没有办法将user和items列中的每个值映射到列表中存储的值？值为0的用户应使用用户列表中的第1个值进行映射，使用值为5的用户使用用户列表中的第6个元素进行映射，依此类推...... 我正在尝试使用：

predictions[["user"]].apply(lambda value: users[value])

但是我得到了一个我不理解的IndexError，因为我的用户列表大小为96

IndexError: ('index 96 is out of bounds for axis 1 with size 96', 'occurred at index user')

Answer 1

我的错是在这段代码中：

while not session.should_stop():
    predictions = session.run(decoder_op)
    pred = np.vstack((pred, predictions))

刚刚替换为：

np.vstack((pred, predictions))

它的魅力就像：

predictions['user'] = predictions['user'].map(lambda value: users[value])
predictions['item'] = predictions['item'].map(lambda value: items[value])