当前Pandas版本:0.22我有一个SparseDataFrame。A=pd.SparseDataFrame([['a',0,0,'b'],[0,0,0,'c'],[0,0,0,0],[0,0,0,'a']])A01230a00b1000c200003000a现在，填充值为0。但是，我想将fill_values更改为np.nan。我的第一直觉是调用replace:A.replace(0,np.nan)但这给出了TypeError:cannotconvertinttoansparseblock这并不能真正帮助我理解我做错了什么。我知道我能做到A.to_dense().replace(0

我注意到Pandas现在有supportforSparseMatricesandArrays.目前，我像这样创建DataFrame():returnDataFrame(matrix.toarray(),columns=features,index=observations)有没有办法用scipy.sparse.csc_matrix()或csr_matrix()创建一个SparseDataFrame()？转换为密集格式会严重破坏RAM。谢谢! 最佳答案 ATM不支持直接转换。欢迎投稿!试试这个，在内存上应该没问题，因为SpareSer