Question

我有一个很大但非常稀疏的矩阵（50,000行* 100,000列，只有10％的值是已知的）。此矩阵的每个已知元素都是从0.00到1.00的浮点数，这些已知值存储在python dict中，格式如下：

{'c1': {'r1':0.27, 'r3':0.45}, 
 'c2': {'r2':0.65, 'r4':0.87} }

现在的问题是如何有效地从这个dict构造一个pandas.DataFrame？这里，效率包括内存使用和构建数据帧的时间。

对于内存使用，我希望通过np.uint8存储每个元素。因为已知值是0.00到1.00而我只关心前2位数，所以我可以通过乘以100将其转换为无符号8位整数。这可能会为此数据帧节省大量内存。

有没有办法做到这一点？

Answer 1

dict赞：

{'c1': {'r1':0.27, 'r3':0.45}, 
 'c2': {'r2':0.65, 'r4':0.87} }

...最好转换为这样的标准化结构：

 level0    level1   value
 c1        r1        0.27
 c1        r3        0.45
 c2        r2        0.65
 c2        r4        0.87

...而不是像这样的数据透视表：

      r1    r2    r3    r4
c1  0.27   nan  0.45   nan
c2   nan  0.65   nan  0.87

...因为后者需要更多的记忆。

构造规范化结构的合理存储效率方法是：

input = {'c1': {'r1':0.27, 'r3':0.45}, 
         'c2': {'r2':0.65, 'r4':0.87} }

result = []
for key, value in input.iteritems():
    row = pd.Series(value).reset_index()
    row.insert(0, 'key', key)
    result.append(row)

pd.concat(result, ignore_index=True)

这导致：

  key index     0
0  c2    r2  0.65
1  c2    r4  0.87
2  c1    r1  0.27
3  c1    r3  0.45

如何有效地从字典创建大而稀疏的数据帧？

1 个答案: