Python 使用NumPy将用户/项目评级转换为二维数组

使用一些用户/项目/评级数据执行一些分类。我的问题是如何将这3列转换为用户（行）、项目（列）和填充矩阵的评级数据的矩阵

User  Item  ItemRating
1     23    3
2     204   4
1     492   2
3     23    4

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等等。我尝试使用DataFrame，但得到了空错误。

这是pivot，如果我理解正确，使用pandas，它将如下所示

加载数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(fname, sep='\s+', header=None)
df.columns = ['User','Item','ItemRating']

旋转它：

>>> df
   User  Item  ItemRating
0     1    23           3
1     2   204           4
2     1   492           2
3     3    23           4
>>> df.pivot(index='User', columns='Item', values='ItemRating')
Item  23   204  492
User
1       3  NaN    2
2     NaN    4  NaN
3       4  NaN  NaN

作为一个numpy示例，让我们使用

StringIO

模拟文件：

from StringIO import StringIO
data ="""1     23    3
2     204   4
1     492   2
3     23    4"""

并加载它：

>>> arr = np.genfromtxt(StringIO(data), dtype=int)
>>> arr
array([[  1,  23,  3],
       [  2, 204,  4],
       [  1, 492,  2],
       [  3,  23,  4]])

pivot基于

结果是：

>>> pivot_table
array([[ 3,  0,  2],
       [ 0,  4,  0],
       [ 4,  0,  0]])

请注意，结果不同，因为在第二种方法中，不存在的值设置为零

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选择一个更适合您的；）

它现在是如何储存的？这是一个文本文件，还是某种numpy或pandas对象？我只能使用numpy执行从文本文件读取的操作。文本文件中没有标题信息。如果第一行显示的是“用户项ItemRating”，则可以使用

arr=np.genfromtxt（filname，dtype=int）

加载它，如果只想使用numpy构建整个内容（无依赖项），则可以使用

arr=np.genfromtxt（filname，skip_header=1，dtype=int）

看：太好了！再次感谢你的知识。非常感谢。呵呵，很高兴你能够解析：）@askewchan如果你是说将原始数据解析为数据帧，我每秒钟都会这样做，所以只需要参考我自己以前的答案：）我的意思是理解这个问题：p谢谢，如果我的问题陈述中有混淆，我很抱歉。我只是同时学习python和编程，在正确陈述问题陈述方面几乎没有经验。您是否需要引入任何附加插件，如panda等…如果我有文本文件，我可以只读取数据vy np.genfromtxt（）？然后执行旋转？

>>> pivot_table
array([[ 3,  0,  2],
       [ 0,  4,  0],
       [ 4,  0,  0]])