将矩阵市场矩阵转换为数据帧python

我有一个市场矩阵文件，我必须使用它进行文本分析

市场文件具有以下结构：

%%MatrixMarket matrix coordinate integer general
2000 5000 23000
1 4300 1
1 2200 1
1 3000 1
1 600  1

第二行中的值表示矩阵中的行数、列数和非零值总数。在此之后的所有行都包含3个值：

• 表示我的文本文档的行（从1索引）
• 表示一个单词的列（从1开始的索引）
• 术语频率

正如我在许多文章中读到的，我使用scipy.io.mmread和处理解析数据结构的新API阅读了这个文件

特别是，我使用了以下代码：

    Matrix = (mmread('file_name.mtx'))
    B = Matrix.todense()
    df = pd.DataFrame(B)
    print(df.head())

但是，从这段代码中，我得到了一个从0索引的数据帧：

        0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     ...   4872  \
0     1     0     1     0     0     0     0     0     1     0  ...      0   
1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...      0   
2     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...      0   
3     1     0     1     0     0     0     0     0     1     0  ...      0   
4     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0  ...      0  

理想的结果是保留原始市场矩阵的格式，行和列的索引从1开始

你知道如何更正我的代码吗

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谢谢

您可以为数据帧指定索引和列

Matrix = (mmread('file_name.mtx'))
B = Matrix.todense()
df = pd.DataFrame(B, range(1, B.shape[0] + 1), range(1, B.shape[1] + 1))
print(df.iloc[:5, :5])

   1  2  3  4  5
1  0  0  0  0  0
2  0  0  0  0  0
3  0  0  0  0  0
4  0  0  0  0  0
5  0  0  0  0  0

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可以为数据帧指定索引和列

Matrix = (mmread('file_name.mtx'))
B = Matrix.todense()
df = pd.DataFrame(B, range(1, B.shape[0] + 1), range(1, B.shape[1] + 1))
print(df.iloc[:5, :5])

   1  2  3  4  5
1  0  0  0  0  0
2  0  0  0  0  0
3  0  0  0  0  0
4  0  0  0  0  0
5  0  0  0  0  0

---

@Sil也没有I@Sil我也没有