我具有熊猫数据框（NxK）形状，其中N代表行数（每行是一个用户），K代表用户要素的数量。这个数据帧非常稀疏，我想为其行查找密集的编码。
我看到SciPy有一个稀疏的SVD方法，但是它要求我将数据帧转换为这个let data = {
"list": [
{
"deviceId": "2a-d539-4031-9bfc-4a42f2f765cf",
"versions": [
{
"id": "764c20-a213-9235f4b553b3",
"createdTime": 1590361208034,
"files": [
{
"fileType": "VLAN"
},
{
"fileType": "STARTUPCONFIG",
}
],
"startupRunningStatus": "OUT_OF_SYNC",
"createdBy": "SCHEDULED"
},
{
"id": "9bd33-a45a-ed2fefc46931",
"createdTime": 1589972337717,
"files": [
{
"fileType": "VLAN",
},
{
"fileType": "STARTUPCONFIG",
},
{
"fileType": "RUNNINGCONFIG",
}
],
"startupRunningStatus": "IN_SYNC",
"createdBy": "SCHEDULED_FIRST_TIME"
}
]
}
]
};
let versionsData = /*response.*/data.list[0].versions;
versionsData = versionsData.filter(versions => {
return versions.files.filter(m => {
return m.fileType == 'RUNNINGCONFIG' || m.fileType == 'STARTUPCONFIG';
}).length == 2;
});
console.log(versionsData);。
我的问题是：
CSC_matrix函数，但是可能需要我填写NaN值。用0填充这些值是个好主意吗？