mark7328:
私は、機械学習を習得しようとしたときに、いくつかのデータを事前に処理しようとしています。今イムは、私が保存したいデータとして立ち往生、私は保存したCSVファイルに含まれてコンマを持っている必要があります。どのように私はそれをやって一緒に行くだろう
for x in X:
for z in x:
print(z)
Z.append(z)
V.append(Z)
Z = []
if i == 1:
break
pd.DataFrame(V).to_csv("foo.csv")
ロバートの習慣:
あなたのデータの値にカンマが含まれている場合、あなたはそれらを格納するには、いくつかのオプションがあります。
- 使用し
escapechar
、それらをエスケープします。
for x in X:
for z in x:
print(z)
Z.append(z)
V.append(Z)
Z = []
if i == 1:
break
pd.DataFrame(V).to_csv("foo.csv", escapechar='\')
混乱を避けるために、同じファイルをロードするときにそれを使用することを忘れないでください。
df = pd.load_csv("foo.csv", escapechar='\')
- タブ例えば、昏睡状態よりも別の区切り文字を使用する
\t
か、パイプ|
for x in X:
for z in x:
print(z)
Z.append(z)
V.append(Z)
Z = []
if i == 1:
break
pd.DataFrame(V).to_csv("foo.csv", sep='\t')
参照してくださいドキュメント関連するすべてのオプションについて。
- また、あなたはCSVファイルを書くような簡単な作業のためのパンダを使用する必要はありません。あなたは使用することができますcsvファイルのモジュールを。以下からの例のチュートリアル。このオプションは、より多くのコードが複雑が、より効率的にもです。
...
with open('foo.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
for row in V:
writer.writerow(row)
あなたは、たとえば、カスタム設定を使用するために独自の方言を登録することができます。
csv.register_dialect("hashes", delimiter="#")
with open('foo.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f, dialect="hashes")
for row in V:
writer.writerow(row)