python将txt转为arff格式代码

以下是将txt转为arff格式的Python代码：

import pandas as pd

# 读取txt文件
data = pd.read_csv('data.txt', sep='\t', header=None)

# 将数据保存为arff格式
with open('data.arff', 'w') as f:
    f.write('@relation data\n\n')
    for i in range(len(data.columns)):
        f.write('@attribute attr{} numeric\n'.format(i))
    f.write('\n@data\n')
    for row in data.values:
        f.write(','.join(str(x) for x in row) + '\n')

其中，`data.txt`是要转换的txt文件，`data.arff`是转换后保存的arff文件

相关问题

python把txt文件改为arff文件代码

要将txt文件转换为arff文件，可以使用python中的pandas库来处理数据，并使用arff库来生成arff文件。首先，需要安装pandas库和arff库。

import pandas as pd
from scipy.io import arff

# 读取txt文件
data = pd.read_csv('input.txt', header=None)

# 设置arff文件的属性名
attributes = [(str(i), 'NUMERIC') for i in range(1, len(data.columns) + 1)]

# 生成arff数据
arff_data = {'data': data.values,
             'attributes': attributes,
             'relation': 'data'}

# 将arff数据写入arff文件
arff.dump('output.arff', arff_data)

以上代码首先利用pandas库的read_csv函数读取了txt文件，然后定义了arff文件的属性名，并将这些信息存放在arff_data中。最后使用arff库的dump函数生成arff文件。

运行以上代码，就可以将txt文件转换为arff文件。这样就可以方便地在数据挖掘和机器学习任务中使用生成的arff文件进行数据分析和建模。

使用python代码用csv格式转换为arff格式

使用Python代码将CSV转换为ARFF格式可以通过使用Python的csv和Arff模块来实现。示例代码如下：```python
import csv
import arff# 将csv文件读入列表中
csv_data = []
with open('data.csv', 'rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
csv_data.append(row)# 创建arff数据
data = {
'description': 'My CSV to ARFF conversion',
'relation': 'MyRelation',
'attributes': [],
'data': csv_data
}# 将arff数据写入文件
with open('data.arff', 'wb') as arfffile:
arff.dump(data, arfffile)