将稀疏矩阵（csc_matrix）转换为pandas数据帧

Question

我想将此矩阵转换为pandas数据帧。 csc_matrix

括号中的第一个数字应该是索引 ， 第二个数字是列 ，最后的数字是数据 。

我想这样做在文本分析中进行特征选择，第一个数字代表文档，第二个数字代表单词，最后一个数字代表TFIDF分数。

获取数据框有助于我将文本分析问题转换为数据分析。

Answer 1

from scipy.sparse import csc_matrix

csc = csc_matrix(np.array(
    [[0, 0, 4, 0, 0, 0],
     [1, 0, 0, 0, 2, 0],
     [2, 0, 0, 1, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 1],
     [4, 0, 3, 2, 0, 0]]))

# Return a Coordinate (coo) representation of the Compresses-Sparse-Column (csc) matrix.
coo = csc.tocoo(copy=False)

# Access `row`, `col` and `data` properties of coo matrix.
>>> pd.DataFrame({'index': coo.row, 'col': coo.col, 'data': coo.data}
                 )[['index', 'col', 'data']].sort_values(['index', 'col']
                 ).reset_index(drop=True)
   index  col  data
0      0    2     4
1      1    0     1
2      1    4     2
3      2    0     2
4      2    3     1
5      3    5     1
6      4    0     4
7      4    2     3
8      4    3     2