我正在用Python做SVD,我的数据索引范围是150000到160000。正因为如此,SVD变得非常资源密集。如何在保留重复数据的同时将此数据的范围更改为0-10000。你知道吗
Eg: i have consecutive data points :150001,150001,155003,156004,157005
it should map to :1,1,2,3,4
这样范围就缩小了,我不必交给高度稀疏的数据矩阵。你知道吗
我的主要需求是需要将(16925694534459999)等数据映射为(0,0,1,2,3,4)
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IIUC,您可以在序列(docs)上使用
rank(method='dense')
:以下代码按排名顺序记录数字列表中唯一数字的索引:
请更新问题以反映这些要求。你知道吗
我为此写了一个小函数,希望有一个更简单的方法来做同样的事情。你知道吗
仅供参考我的数据如下
对数据运行此函数后,我得到最终结果:
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