我正在尝试创建一个建议系统，以创建一个稀疏矩阵。我正在尝试使用稀疏。
将数据类型转换为分类后，我正在尝试以下代码。我还尝试了稀疏。coo_matrix
SUI = sparse.csr_matrix((train['item_count'].astype(float), (train['user_id'], train['item_id'])))
显示以下错误：
typeError：未订购分类用于操作最大您可以使用 .as_ordered（）将分类更改为有序的一个
有什么办法可以执行非数字用户ID和产品ID？
我们需要将这些非_numeric ID转换为数字ID。我们可以通过以下代码来做到这一点。
user_id = user_id.astype('category').cat.codes