test.to_csv('./sub_Weighted.csv',index=False)怎么将这个文件导出到桌面
时间: 2024-05-01 07:16:19 浏览: 10
可以将路径改为桌面路径,如下:
```
import os
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop") # 获取桌面路径
file_path = os.path.join(desktop_path, "sub_Weighted.csv") # 拼接文件路径
test.to_csv(file_path, index=False) # 导出文件到桌面
```
其中,`os.path.expanduser("~")`会返回当前用户的主目录路径,即`/Users/用户名`(macOS或Linux系统)或`C:\Users\用户名`(Windows系统),然后将桌面路径拼接在后面即可。
相关问题
test.to_csv('./sub_Weighted.csv',index=False)怎么将这个文件导出到桌面C:\Users\MEW\Desktop
可以使用以下代码:
```
import os
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")
file_path = os.path.join(desktop_path, "sub_Weighted.csv")
test.to_csv(file_path, index=False)
```
这将在桌面上创建一个名为 "sub_Weighted.csv" 的文件,并将 DataFrame `test` 导出到该文件中。
解释metrics.precision_score(Y_test, y_pred_test, average='weighted')
`metrics.precision_score(Y_test, y_pred_test, average='weighted')` 是用来计算多分类问题中预测结果的精度(precision)的函数。其中,`Y_test` 是测试集的真实标签,`y_pred_test` 是对测试集进行预测得到的结果。`average='weighted'` 表示采用加权平均的方式计算精度,即对每个类别的精度进行加权平均,权重为每个类别在测试集中的样本数量占比。这种方法在不同类别的样本数量差别较大时比较适用,可以更好地反映整体的分类效果。