使用节点行和列位置字典将边列表转换为稀疏转换矩阵？

Question

我有一个–大–数据框，在一个二部图中有一列边。我想把它转换成python稀疏转换矩阵

因此，我有一个数据框，其中有一个边列表，将第1部分（a，b，c）中的节点与第（x，y，z）部分链接起来。边具有多重性：在本例中，从b到y有两条边

start  end  multiplicity
    a    x             1
    a    y             1
    b    y             2
    b    z             1
    c    x             1
    c    z             1

我想要的结果是一个稀疏矩阵，在本例中为3x3。我有第1部分和第2部分的字典，指出哪个节点对应于生成的转换矩阵的哪些行和列：

dic1 = {'a':0,'b':1,'c':2}
dic2 = {'x':1,'y':0,'z':2}

所以我想要矩阵

  y x z
a 1 1 0
b 2 0 1
c 0 1 1

…但在稀疏（csr_矩阵、lil_矩阵或coo_矩阵）中。我曾尝试在边列表上迭代，但对于长列表来说太慢了。 此外，基于pivot的方法将生成完整的矩阵，这将是缓慢和内存消耗的。 有没有一种有效的方法来获得我想要的稀疏矩阵

Answer 1

据我所知，您可以尝试使用^{}（我添加了两个变量m和final以提高可读性，您可以在测试后用一个变量替换它们）：

m = df.pivot(*df).fillna(0).rename_axis(index=None,columns=None)
final = m.reindex(index=m.index[m.index.map(dic1)],columns=m.columns[m.columns.map(dic2)])

---

print(final)

     y    x    z
a  1.0  1.0  0.0
b  2.0  0.0  1.0
c  0.0  1.0  1.0