如何在python中将scipy稀疏矩阵零值转换为pandas数据帧？

如何解决如何在python中将scipy稀疏矩阵零值转换为pandas数据帧？

我有一个类似 MovieLens 数据的数据框，其中包含 userID、cardID 及其值（操作），如下所示： （它有 (1642901,3) 个维度）

我想将其视为 scipy 稀疏矩阵，所以我使用了 csr_matrix。

utility_csr = csr_matrix((data['action'],(data['userGUID'],data['card'])))

如果我按照下面的操作，我只会取回原始数据。

databack = pd.DataFrame({'userGUID': coo.row,'card': coo.col,'action': coo.data}
                 )[['userGUID','card','action']].sort_values(['userGUID','card']
                 ).reset_index(drop=True)

但我最终想要的是将所有未评级的动作（在 csr_matrix 中显示为 0）重新转换为数据帧格式。

所以最终，它看起来像这样。

或者我什至不再需要操作列，因为我知道所有操作都没有。我想这样做是为了数据增强。

谁能告诉我如何用 python 代码做到这一点？

提前致谢。