我有一个pandas系列对象
<class 'pandas.core.series.Series'>
看起来像这样：
userId
1 3072 1196 838 2278 1259
2 648 475 1 151 1035
3 457 150 300 21 339
4 1035 7153 953 4993 2571
5 260 671 1210 2628 7153
6 4993 1210 2291 589 1196
7 150 457 111 246 25
8 1221 8132 30749 44191 1721
9 296 377 2858 3578 3256
10 2762 377 2858 1617 858
11 527 593 2396 318 1258
12 3578 2683 2762 2571 2580
13 7153 150 5952 35836 2028
14 1197 2580 2712 2762 1968
15 1245 1090 1080 2529 1261
16 296 2324 4993 7153 1203
17 1208 1234 6796 55820 1060
18 1377 1 1073 1356 592
19 778 1173 272 3022 909
20 329 534 377 73 272
21 608 904 903 1204 111
22 1221 1136 1258 4973 48516
23 1214 1200 1148 2761 2791
24 593 318 162 480 733
25 314 969 25 85 766
26 293 253 4878 46578 64614
27 1193 2716 24 2959 2841
28 318 260 58559 8961 4226
29 318 260 1196 2959 50
30 1077 1136 1230 1203 3481
642 123 593 750 1212 50
643 750 671 1663 2427 5618
644 780 3114 1584 11 62
645 912 2858 1617 1035 903
646 608 527 21 2710 1704
647 1196 720 5060 2599 594
648 46578 50 745 1223 5995
649 318 300 110 529 246
650 733 110 151 318 364
651 1240 1210 541 589 1247
652 4993 296 95510 122900 736
653 858 1225 1961 25 36
654 333 1221 3039 1610 4011
655 318 47 6377 527 2028
656 527 1193 1073 1265 73
657 527 349 454 357 97
658 457 590 480 589 329
659 474 508 1 288 477
660 904 1197 1247 858 1221
661 780 1527 3 1376 5481
662 110 590 50 593 733
663 2028 919 527 2791 110
664 1201 64839 1228 122886 1203
665 1197 858 7153 1221 6539
666 318 300 161 500 337
667 527 260 318 593 223
668 161 527 151 110 300
669 50 2858 4993 318 2628
670 296 5952 508 272 1196
671 1210 1200 7153 593 110
将此输出到txt文件（例如output.txt）的最佳方法是什么，以使格式看起来像这样？
User-id1 movie-id1 movie-id2 movie-id3 movie-id4 movie-id5
User-id2 movie-id1 movie-id2 movie-id3 movie-id4 movie-id5
最左边的值是userId＆＃39; s，其他值是movieId＆＃39;
以下是生成上述内容的代码：
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
def predict(l):
# finds the userIds corresponding to the top 5 similarities
# calculate the prediction according to the formula
return (df[l.index] * l).sum(axis=1) / l.sum()
# use userID as columns for convinience when interpretering the forumla
df = pd.read_csv('ratings.csv').pivot(columns='userId',
index='movieId',
values='rating')
df = df - df.mean()
similarity = pd.DataFrame(cosine_similarity(
df.T.fillna(0)), index=df.columns, columns=df.columns)
res = df.apply(lambda col: ' '.join('{}'.format(mid) for mid in (0 * col).fillna(
predict(similarity[col.name].nlargest(6).iloc[1:])).nlargest(5).index))
#Do not understand why this does not work for me but works below
df = pd.DataFrame.from_items(zip(res.index, res.str.split(' ')))
#print(df)
df.columns = ['movie-id1', 'movie-id2', 'movie-id3', 'movie-id4', 'movie-id5']
df['customer_id'] = df.index
df = df[['customer_id', 'movie-id1', 'movie-id2', 'movie-id3', 'movie-id4', 'movie-id5']]
df.to_csv('filepath.txt', sep=' ', index=False)
我尝试实现@ emmet02解决方案，但遇到了这个错误，我不明白为什么我得到它：
ValueError: Length mismatch: Expected axis has 671 elements, new values have 5 elements
如果您需要更多信息或说明，请与我们联系。
答案 0 :(得分：4)
我建议先将你的pd.Series转换为pd.DataFrame。
df = pd.DataFrame.from_items(zip(series.index, series.str.split(' '))).T
只要系列具有相同数量的值（对于每个条目！），用空格分隔，这将返回此格式的数据框
Out[49]:
0 1 2 3 4
0 3072 648 457 1035 260
1 1196 475 150 7153 671
2 838 1 300 953 1210
3 2278 151 21 4993 2628
4 1259 1035 339 2571 7153
接下来，我会适当地命名列
df.columns = ['movie-id1', 'movie-id2', 'movie-id3', 'movie-id4', 'movie-id5']
最后，数据框由客户ID索引（我假设这是基于您的系列索引）。我们希望将其移动到数据框中，然后重新组织列。
df['customer_id'] = df.index
df = df[['customer_id', 'movie-id1', 'movie-id2', 'movie-id3', 'movie-id4', 'movie-id5']]
现在这会留下像这样的数据框
customer_id movie-id1 movie-id2 movie-id3 movie-id4 movie-id5
0 0 3072 648 457 1035 260
1 1 1196 475 150 7153 671
2 2 838 1 300 953 1210
3 3 2278 151 21 4993 2628
4 4 1259 1035 339 2571 7153
我建议您使用
将其写入磁盘作为csvdf.to_csv('filepath.csv', index=False)
如果你想把它写成一个文本文件，只有空格分隔，你可以使用相同的功能但是传递分隔符。
df.to_csv('filepath.txt', sep=' ', index=False)
我不认为Series对象是您要解决的问题的正确数据结构选择。将数值数据作为数值数据（以及在DataFrame中）处理比维护空格分隔的字符串容易得多。转换imo。
答案 1 :(得分：3)
您可以使用以下方法，将site对象（我称之为Series）的项目拆分为列表，并将这些列表的列表转换为s对象（我打电话给DataFrame）：
df df = pd.DataFrame([[s.index[i]] + s.str.split(' ')[i] for i in range(0, len(s))])
部分负责在影片ID列表的开头连接索引，这是针对该系列中可用的所有行完成的。
之后，您可以使用空格作为分隔符将[s.index[i]] + s.str.split(' ')[i]转储到DataFrame文件：
.txt如前所述，您还可以在转储列之前为列命名。
答案 2 :(得分：1)
我建议修改代码，如下所示
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
def predict(l):
# finds the userIds corresponding to the top 5 similarities
# calculate the prediction according to the formula
return (df[l.index] * l).sum(axis=1) / l.sum()
# use userID as columns for convinience when interpretering the forumla
df = pd.read_csv('ratings.csv').pivot(columns='userId',
index='movieId',
values='rating')
df = df - df.mean()
similarity = pd.DataFrame(cosine_similarity(
df.T.fillna(0)), index=df.columns, columns=df.columns)
res = df.apply(lambda col: (0 * col).fillna(
predict(similarity[col.name].nlargest(6).iloc[1:])
).nlargest(5).index.tolist()
).apply(pd.Series).rename(
columns=lambda col_name: 'movie-id{}'.format(col_name + 1)).reset_index(
).rename(columns={'userId': 'customer_id'})
# convert to csv
res.to_csv('filepath.txt', sep = ' ',index = False)
res.head()
In [2]: res.head()
Out[2]:
customer_id movie-id1 movie-id2 movie-id3 movie-id4 movie-id5
0 1 3072 1196 838 2278 1259
1 2 648 475 1 151 1035
2 3 457 150 300 21 339
3 4 1035 7153 953 4993 2571
4 5 260 671 1210 2628 7153
显示文件
In [3]: ! head -5 filepath.txt
customer_id movie-id1 movie-id2 movie-id3 movie-id4 movie-id5
1 3072 1196 838 2278 1259
2 648 475 1 151 1035
3 457 150 300 21 339
4 1035 7153 953 4993 2571
答案 3 :(得分：1)
也有必要避免使用csv编写黑客程序，这在该系列为文本时必不可少，以避免转义/引用地狱。啦啦
with open(filename, 'w') as f:
for entry in df['target_column']:
f.write(entry)
当然，如果需要，您可以自己在循环中添加系列索引。