- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我像这样从 csv 文件中取出了一些行
pd.DataFrame(CV_data.take(5), columns=CV_data.columns)
并在其上执行一些功能。现在我想再次将其保存在 csv 中,但出现错误 module 'pandas' has no attribute 'to_csv'
我正在尝试这样保存
pd.to_csv(CV_data, sep='\t', encoding='utf-8')
这是我的完整代码。如何将生成的数据保存在 csv 或 excel 中?
# Disable warnings, set Matplotlib inline plotting and load Pandas package
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
import pandas as pd
pd.options.display.mpl_style = 'default'
CV_data = sqlContext.read.load('Downloads/data/churn-bigml-80.csv',
format='com.databricks.spark.csv',
header='true',
inferSchema='true')
final_test_data = sqlContext.read.load('Downloads/data/churn-bigml-20.csv',
format='com.databricks.spark.csv',
header='true',
inferSchema='true')
CV_data.cache()
CV_data.printSchema()
pd.DataFrame(CV_data.take(5), columns=CV_data.columns)
from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
binary_map = {'Yes':1.0, 'No':0.0, True:1.0, False:0.0}
toNum = UserDefinedFunction(lambda k: binary_map[k], DoubleType())
CV_data = CV_data.drop('State').drop('Area code') \
.drop('Total day charge').drop('Total eve charge') \
.drop('Total night charge').drop('Total intl charge') \
.withColumn('Churn', toNum(CV_data['Churn'])) \
.withColumn('International plan', toNum(CV_data['International plan'])) \
.withColumn('Voice mail plan', toNum(CV_data['Voice mail plan'])).cache()
final_test_data = final_test_data.drop('State').drop('Area code') \
.drop('Total day charge').drop('Total eve charge') \
.drop('Total night charge').drop('Total intl charge') \
.withColumn('Churn', toNum(final_test_data['Churn'])) \
.withColumn('International plan', toNum(final_test_data['International plan'])) \
.withColumn('Voice mail plan', toNum(final_test_data['Voice mail plan'])).cache()
pd.DataFrame(CV_data.take(5), columns=CV_data.columns)
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
from pyspark.mllib.tree import DecisionTree
def labelData(data):
# label: row[end], features: row[0:end-1]
return data.map(lambda row: LabeledPoint(row[-1], row[:-1]))
training_data, testing_data = labelData(CV_data).randomSplit([0.8, 0.2])
model = DecisionTree.trainClassifier(training_data, numClasses=2, maxDepth=2,
categoricalFeaturesInfo={1:2, 2:2},
impurity='gini', maxBins=32)
print (model.toDebugString())
print ('Feature 12:', CV_data.columns[12])
print ('Feature 4: ', CV_data.columns[4] )
from pyspark.mllib.evaluation import MulticlassMetrics
def getPredictionsLabels(model, test_data):
predictions = model.predict(test_data.map(lambda r: r.features))
return predictions.zip(test_data.map(lambda r: r.label))
def printMetrics(predictions_and_labels):
metrics = MulticlassMetrics(predictions_and_labels)
print ('Precision of True ', metrics.precision(1))
print ('Precision of False', metrics.precision(0))
print ('Recall of True ', metrics.recall(1))
print ('Recall of False ', metrics.recall(0))
print ('F-1 Score ', metrics.fMeasure())
print ('Confusion Matrix\n', metrics.confusionMatrix().toArray())
predictions_and_labels = getPredictionsLabels(model, testing_data)
printMetrics(predictions_and_labels)
CV_data.groupby('Churn').count().toPandas()
stratified_CV_data = CV_data.sampleBy('Churn', fractions={0: 388./2278, 1: 1.0}).cache()
stratified_CV_data.groupby('Churn').count().toPandas()
pd.to_csv(CV_data, sep='\t', encoding='utf-8')
最佳答案
to_csv
是 DataFrame
对象的方法,而不是 pandas
模块的方法。
df = pd.DataFrame(CV_data.take(5), columns=CV_data.columns)
# whatever manipulations on df
df.to_csv(...)
您的代码中还有一行 pd.DataFrame(CV_data.take(5), columns=CV_data.columns)
。
此行创建一个数据框,然后将其丢弃。即使您成功调用了 to_csv
,您对 CV_data
的任何更改都不会反射(reflect)在该数据帧中(因此也不会反射(reflect)在输出的 csv 文件中)。
关于python - 属性错误 : module 'pandas' has no attribute 'to_csv' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38566430/
你能比较一下属性吗 我想禁用文本框“txtName”。有两种方式 使用javascript,txtName.disabled = true 使用 ASP.NET, 哪种方法更好,为什么? 最佳答案 我
Count 属性 返回一个集合或 Dictionary 对象包含的项目数。只读。 object.Count object 可以是“应用于”列表中列出的任何集合或对
CompareMode 属性 设置并返回在 Dictionary 对象中比较字符串关键字的比较模式。 object.CompareMode[ = compare] 参数
Column 属性 只读属性,返回 TextStream 文件中当前字符位置的列号。 object.Column object 通常是 TextStream 对象的名称。
AvailableSpace 属性 返回指定的驱动器或网络共享对于用户的可用空间大小。 object.AvailableSpace object 应为 Drive 
Attributes 属性 设置或返回文件或文件夹的属性。可读写或只读(与属性有关)。 object.Attributes [= newattributes] 参数 object
AtEndOfStream 属性 如果文件指针位于 TextStream 文件末,则返回 True;否则如果不为只读则返回 False。 object.A
AtEndOfLine 属性 TextStream 文件中,如果文件指针指向行末标记,就返回 True;否则如果不是只读则返回 False。 object.AtEn
RootFolder 属性 返回一个 Folder 对象,表示指定驱动器的根文件夹。只读。 object.RootFolder object 应为 Dr
Path 属性 返回指定文件、文件夹或驱动器的路径。 object.Path object 应为 File、Folder 或 Drive 对象的名称。 说明 对于驱动器,路径不包含根目录。
ParentFolder 属性 返回指定文件或文件夹的父文件夹。只读。 object.ParentFolder object 应为 File 或 Folder 对象的名称。 说明 以下代码
Name 属性 设置或返回指定的文件或文件夹的名称。可读写。 object.Name [= newname] 参数 object 必选项。应为 File 或&
Line 属性 只读属性,返回 TextStream 文件中的当前行号。 object.Line object 通常是 TextStream 对象的名称。 说明 文件刚
Key 属性 在 Dictionary 对象中设置 key。 object.Key(key) = newkey 参数 object 必选项。通常是 Dictionary 
Item 属性 设置或返回 Dictionary 对象中指定的 key 对应的 item,或返回集合中基于指定的 key 的&
IsRootFolder 属性 如果指定的文件夹是根文件夹,返回 True;否则返回 False。 object.IsRootFolder object 应为&n
IsReady 属性 如果指定的驱动器就绪,返回 True;否则返回 False。 object.IsReady object 应为 Drive&nbs
FreeSpace 属性 返回指定的驱动器或网络共享对于用户的可用空间大小。只读。 object.FreeSpace object 应为 Drive 对象的名称。
FileSystem 属性 返回指定的驱动器使用的文件系统的类型。 object.FileSystem object 应为 Drive 对象的名称。 说明 可
Files 属性 返回由指定文件夹中所有 File 对象(包括隐藏文件和系统文件)组成的 Files 集合。 object.Files object&n
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