Question

我有一个CSV文件，我想应用一种热编码，然后将新的数据框（数据集）另存为新的CSV文件。但是，保存新文件时，它仅写入5行虚拟变量和原始数据集的所有行！

我只想将所有行和列保存在新的file.csv中，数据集的最终形状为(237124, 417)。

我的代码包含：

import numpy as np 
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
import csv

dataset=pd.read_csv("C:/Users/User/Desktop/data.csv",encoding='cp1252')
dataset.shape
#output: (237124, 37)

dummies = pd.get_dummies(dataset, columns=["name","mark",....... ]).head()
dummies.shape
#output : (5, 380)

dataset = pd.concat([dataset, dummies], axis=1)
dataset.shape
#output: (237124, 417)
# i want this shape(original+dummies)

dataset.to_csv('OneHotEncodnig.csv', index=False)

Answer 1

您在此行呼叫df.head()：

dummies = pd.get_dummies(dataset, columns=["name","mark",....... ]).head()

这就是为什么您仅获得5条虚拟行的原因。删除.head()，您将获得所有行。

Answer 2

head()函数默认将仅返回5行。请应用没有get_dummies()功能的head()

import numpy as np 
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
import csv

dataset=pd.read_csv("C:/Users/User/Desktop/data.csv",encoding='cp1252')
dataset.shape
#output: (237124, 37)

dummies = pd.get_dummies(dataset, columns=["name","mark",....... ])
dummies.shape
#output : (5, 380)

dataset = pd.concat([dataset, dummies], axis=1)
dataset.shape
#output: (237124, 417)
# i want this shape(original+dummies)

dataset.to_csv('OneHotEncodnig.csv', index=False)

如何在python中“写入新的.CSV文件”或“另存为新的.CSV文件”

2 个答案: