[英]How do I convert a sparse matrix in a pandas dataframe to a dense one?
我有一個(userId, movieId, rating)其中包含(userId, movieId, rating)格式的行。 UserIds 和 movieIds 是任意字符串。
我想將它轉換為維度的密集矩陣(# of users, # of movies) ，如果該行存在於第一行中，則每個單元格都進行rating ，否則為0 。
我怎么能在大熊貓/ numpy 中做到這一點？
我想我設法通過使用pivot()來做到這一點，如下所示：
matrix.pivot(index='userId', columns='movieId', values='rating').fillna(0.0)
Pandas sparse dataFrame轉稀疏矩陣，內存中不生成稠密矩陣
[英]Pandas sparse dataFrame to sparse matrix, without generating a dense matrix in memory
如何將稀疏矩陣轉換為 Python 中的.mat 文件中的密集矩陣？
[英]How to convert a sparse matrix to a dense matrix from .mat file in Python?
如何在沒有toDense（）的情況下將scipy.csr稀疏矩陣作為普通的密集矩陣？
[英]How do I get a scipy.csr sparse-matrix as a normal dense matrix without toDense()?
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