在python中从dataframe矩阵打印标题值

我通过pandas.dataframe获得了一个矩阵：

tfidf = TfidfVectorizer()
x = tfidf.fit_transform(corpus)
df_tfidf = pd.DataFrame(x.toarray(),columns=tfidf.get_feature_names())

它看起来像下面的矩阵：

我的矩阵有更多的列和行。它有7180行和10390列。是否有一种方法可以打印列的标题，其值是否大于0？有人这样想

和：0.511859，文档：0.46,0.68..

我试过用这种方法，但花了很多时间：

for col in df_tfidf.columns:
   for row in df_tfidf.index:
     if df_tfidf[col][row] > 0:
        print str(df_tfidf[col][row]) + ' ' + col.encode('utf8')

有没有办法更快地做到这一点

data = [[0.85, 0.0], [0.2, 0.7], [0.0, 14]] 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['and', 'document']) 
output = df.apply(lambda x: list(x.dropna())).to_dict()

for k,v in output.items():
    print(f'{k}: {v}')

输出

and: [0.85, 0.2]
document: [0.7, 14.0]

您可以使用带numpy数组的布尔掩蔽来过滤

dict

comprehension中的正值：

r = {c: s[s > 0] for c, s in zip(df, df.T.to_numpy())}

编辑：

DataFrame.to_numpy（）

在pandas版本>=

0.24

中可用，如果您使用的是低于

0.24

的pandas版本，请使用：

r = {c: s[s > 0] for c, s in zip(df, df.T.values)}

例如：

# Sample dataframe
       col0      col1      col2
0  0.392938 -0.427721 -0.546297
1  0.102630  0.438938 -0.153787
2  0.961528  0.369659 -0.038136
3 -0.215765 -0.313644  0.458099
4 -0.122856 -0.880644 -0.203911

# Result
{'col0': array([0.39293837, 0.10262954, 0.9615284 ]),
 'col1': array([0.43893794, 0.36965948]),
 'col2': array([0.45809941])}

---

您期望的输出是什么？我想迭代矩阵以获得单词及其tfidf值。但它是指每列的正数，对吗？你需要把这些值存储在字典里还是只想打印出来？是的，它们都是正值。我想把它保存在一种字典中

word:value

。我正在努力研究chrisI给出的答案，我尝试了你的方法，但我得到的

DataFrame'对象没有属性“to\u numpy”

@Lx2pwn你的熊猫版本是什么？如果低于

0.24

，则可以用

值替换
to_numpy（）
。在Python2.7上为0.22.0
to_numpy（）
是在pandas版本
0.24
中引入的。
尝试使用
值
它可以与r={c:s[s>0]完美配合使用，s在zip中（df，df.T.values）}使用数据帧矩阵7180 x 10390，在13秒内完成。您的方法有效。我需要以这种方式修改循环
for word，dict in output.items（）：for（dict，values）in dict.items（）：如果值>0:print str（values）+''+str（word.encode（'utf8'））
它可以工作，但需要很多时间。8分钟