Python npzero+；ITERTULES替代方案

我有这样一个数据帧：

user_id anime_id    user_rating
0   1   20  7.808497
1   3   20  8.000000
2   5   20  6.000000
3   6   20  7.808497
4   10  20  7.808497

它看起来像是玩推荐系统的基本数据框架

我有大约700万行，我减少了一点数据帧，如下所示：

df = df[df["user_id"] < 2000]

ratings = np.zeros((n_users, n_items))
for row in df.itertuples():
    ratings[row[1]-1, row[2]-1] = row[3]

使用

ratings=np.zero（（n个用户，n个项目））

我得到了一个巨大的矩阵，导致内存错误

我遇到了第二个问题，如果我过滤了一些样本，此行不会返回内存错误，但我有一个索引器

---

这样：

索引器：索引950超出了轴0的范围，大小为949

存储为稀疏矩阵？我在第一行有内存错误，我应该将评级df传递给csr矩阵？？添加示例情况？

np.零（（2000，6000））。nbytes/1000000

给我96（MB）。这对您的环境来说是否太大而导致内存错误？不，但是当我获取整个数据集时，我发现了一个解决方案，我现在的问题是索引超出范围。