Python pandas.Series.sparse.from_coo用法及代碼示例

用法: classmethod Series.sparse.from_coo(A, dense_index=False)

從 scipy.sparse.coo_matrix 創建一個具有稀疏值的係列。

參數：

A：scipy.sparse.coo_matrix
dense_index：布爾值，默認為 False: 如果為 False(默認)，則 SparseSeries 索引僅包含原始 coo_matrix 的非空條目的坐標。如果為 True，則 SparseSeries 索引由 coo_matrix 的完整排序(行、列)坐標組成。

s：Series: 具有稀疏值的係列。

例子：

>>> from scipy import sparse

>>> A = sparse.coo_matrix(
...     ([3.0, 1.0, 2.0], ([1, 0, 0], [0, 2, 3])), shape=(3, 4)
... )
>>> A
<3x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 3 stored elements in COOrdinate format>

>>> A.todense()
matrix([[0., 0., 1., 2.],
[3., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])

>>> ss = pd.Series.sparse.from_coo(A)
>>> ss
0  2    1.0
   3    2.0
1  0    3.0
dtype: Sparse[float64, nan]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.sparse.from_coo。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：