将大型 csv 转换为稀疏矩阵以在 sklearn 中使用答案

【问题标题】：Convert large csv to sparse matrix for use in sklearn将大型 csv 转换为稀疏矩阵以在 sklearn 中使用
【发布时间】：2020-08-28 15:33:30
【问题描述】：

我有一个以 csv 格式保存的 ~30GB（~1.7 GB 压缩 | 180K 行 x 32K 列）矩阵。我想将此矩阵转换为稀疏格式，以便能够将完整的数据集加载到内存中，以便使用 sklearn 进行机器学习。填充的单元格包含小于 1 的浮点数。大矩阵的一个警告是目标变量存储为最后一列。允许在 sklearn 中使用这个大矩阵的最佳方法是什么？ IE。 如何在不将原始矩阵加载到内存的情况下将 ~30GB csv 转换为 scipy 稀疏格式？

伪代码

删除目标变量（保持顺序不变）
将 ~30 GB 矩阵转换为稀疏格式（帮助！！）
将稀疏格式加载到内存和目标变量中以运行机器学习管道（我该怎么做？）

【问题讨论】：

不妨试试这个：gist.github.com/oddskool/27476a1e22df357de798
嗨@jcrudy，感谢您分享这个要点，但是看起来它在将原始矩阵转换为稀疏矩阵之前将其加载到内存中。我的原始矩阵约为 30GB，可以加载到我机器上的内存中。
根据我的阅读，上面链接的解决方案一次只加载一行 csv 文件。整个稀疏矩阵是在内存中构造的，但密集版本不是。
嗨@jcrudy，你是对的！要点确实通过加载行来操作。我不确定如何编辑要点以在我自己的 csv 上进行操作。感谢您为我指明正确的方向。

标签： python matrix scikit-learn sparse-matrix large-data

【解决方案1】：

您可以很容易地在内存中逐行构建稀疏矩阵：

import numpy as np
import scipy.sparse as sps

input_file_name = "something.csv"
sep = "\t"

def _process_data(row_array):
    return row_array

sp_data = []
with open(input_file_name) as csv_file:
    for row in csv_file:
        data = np.fromstring(row, sep=sep)
        data = _process_data(data)
        data = sps.coo_matrix(data)
        sp_data.append(data)


sp_data = sps.vstack(sp_data)

这将更容易写入 hdf5，这是一种比文本文件更好的方式来存储这种规模的数字。

【讨论】：

这非常适合将行转换为稀疏矩阵格式！谢谢！