Question

我正在将具有两列（A和B）的记录列表转换为矩阵表示。我一直在使用pandas中的pivot函数，但结果却相当大。 pandas是否支持转换为稀疏格式？我知道我可以转动它然后把它变成某种稀疏表示，但不像我想的那样优雅。我的最终目标是将其用作预测模型的输入。

或者，在pandas之外是否存在某种稀疏的枢轴功能？

编辑：这是一个非稀疏数据透视的例子

import pandas as pd
frame=pd.DataFrame()
frame['person']=['me','you','him','you','him','me']
frame['thing']=['a','a','b','c','d','d']
frame['count']=[1,1,1,1,1,1]

frame

  person thing  count
0     me     a      1
1    you     a      1
2    him     b      1
3    you     c      1
4    him     d      1
5     me     d      1

frame.pivot('person','thing')

        count            
thing       a   b   c   d
person                   
him       NaN   1 NaN   1
me          1 NaN NaN   1
you         1 NaN   1 NaN

这创建了一个矩阵，可以包含人和事物的所有可能组合，但它并不稀疏。

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html

稀疏矩阵占用的空间更少，因为它们可能意味着像NaN或0这样的东西。如果我有一个非常大的数据集，这个旋转函数可以生成一个由于大量的NaN或0而应该稀疏的矩阵。我希望通过生成一些稀疏的东西而不是创建一个密集的矩阵然后将其转换为稀疏来节省大量的空间/内存。

Answer 1

这是一种基于人和物的数据和索引创建稀疏scipy矩阵的方法。 person_u和thing_u是表示您要创建的数据透视表行和列的唯一条目的列表。注意：这假设您的计数列已经包含您想要的值。

from scipy.sparse import csr_matrix

person_u = list(sort(frame.person.unique()))
thing_u = list(sort(frame.thing.unique()))

data = frame['count'].tolist()
row = frame.person.astype('category', categories=person_u).cat.codes
col = frame.thing.astype('category', categories=thing_u).cat.codes
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(len(person_u), len(thing_u)))

>>> sparse_matrix 
<3x4 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
    with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>

>>> sparse_matrix.todense()

matrix([[0, 1, 0, 1],
        [1, 0, 0, 1],
        [1, 0, 1, 0]])

根据您的原始问题，scipy稀疏矩阵应该足以满足您的需求，但如果您希望拥有稀疏数据帧，则可以执行以下操作：

dfs=pd.SparseDataFrame([ pd.SparseSeries(sparse_matrix[i].toarray().ravel(), fill_value=0) 
                              for i in np.arange(sparse_matrix.shape[0]) ], index=person_u, columns=thing_u, default_fill_value=0)

>>> dfs
     a  b  c  d
him  0  1  0  1
me   1  0  0  1
you  1  0  1  0

>>> type(dfs)
pandas.sparse.frame.SparseDataFrame

Answer 2

@khammel先前发布的答案很有用，但不幸的是，由于熊猫和Python的变化，该答案不再起作用。以下应该产生相同的输出：

from scipy.sparse import csr_matrix
from pandas.api.types import CategoricalDtype

person_c = CategoricalDtype(sorted(frame.person.unique()), ordered=True)
thing_c = CategoricalDtype(sorted(frame.thing.unique()), ordered=True)

row = frame.person.astype(person_c).cat.codes
col = frame.thing.astype(thing_c).cat.codes
sparse_matrix = csr_matrix((frame["count"], (row, col)), \
                           shape=(person_c.categories.size, thing_c.categories.size))

>>> sparse_matrix
<3x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
     with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>

>>> sparse_matrix.todense()
matrix([[0, 1, 0, 1],
        [1, 0, 0, 1],
        [1, 0, 1, 0]], dtype=int64)


dfs = pd.SparseDataFrame(sparse_matrix, \
                         index=person_c.categories, \
                         columns=thing_c.categories, \
                         default_fill_value=0)
>>> dfs
        a   b   c   d
 him    0   1   0   1
  me    1   0   0   1
 you    1   0   1   0

主要变化是：

.astype()不再接受“类别”。您必须创建一个CategoricalDtype对象。
sort()不再起作用

其他更改比较肤浅：

使用类别大小代替唯一的Series对象的长度，只是因为我不想不必要地制作另一个对象
csr_matrix（frame["count"]）的数据输入不必是列表对象
pandas SparseDataFrame现在直接接受scipy.sparse对象

Answer 3

我有类似的问题，我偶然发现了这篇文章。唯一的区别是我在DataFrame中有两列定义了输出矩阵的“行维度”（i）。我认为这可能是一个有趣的概括，我使用了grouper：

# function
import pandas as pd

from scipy.sparse import csr_matrix

def df_to_sm(data, vars_i, vars_j):
    grpr_i = data.groupby(vars_i).grouper

    idx_i = grpr_i.group_info[0]

    grpr_j = data.groupby(vars_j).grouper

    idx_j = grpr_j.group_info[0]

    data_sm = csr_matrix((data['val'].values, (idx_i, idx_j)),
                         shape=(grpr_i.ngroups, grpr_j.ngroups))

    return data_sm, grpr_i, grpr_j


# example
data = pd.DataFrame({'var_i_1' : ['a1', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2', 'a3'],
                     'var_i_2' : ['b2', 'b1', 'b1', 'b1', 'b1', 'b4'],
                     'var_j_1' : ['c2', 'c3', 'c2', 'c1', 'c2', 'c3'],
                     'val' : [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

data_sm, _, _ = df_to_sm(data, ['var_i_1', 'var_i_2'], ['var_j_1'])

data_sm.todense()

在pandas中有效地创建稀疏数据透视表？

3 个答案: