用python实现以下功能,将一组数据划分训练数据和测试数据,并且测试后的数据保存到一个excel里面,按照自定的列名进行保存
时间: 2024-02-13 19:02:28 浏览: 27
可以使用Python中的pandas库来实现数据的划分和保存。以下是一个例子:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 将测试集保存到excel中
test.to_excel('test_data.xlsx', index=False, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
```
上述代码中,我们首先使用pandas库读取了名为`data.csv`的数据文件。然后,我们使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集,其中测试集的大小为整个数据集的20%。最后,我们使用`to_excel`方法将测试集保存到名为`test_data.xlsx`的Excel文件中,其中`columns`参数指定了需要保存的列名。
相关问题
用python实现以下功能,将一组数据划分训练数据和测试数据,并且测试后的数据保存到一个excel里面并且列名也一起保存
你可以使用 Scikit-learn 库中的 `train_test_split()` 方法将一组数据划分为训练数据和测试数据,然后使用 Pandas 库中的 `to_excel()` 方法将测试数据保存到一个 Excel 文件中,并且列名也会被保存。以下是一些示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 划分训练数据和测试数据
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 保存测试数据到 Excel 文件,并保留列名
test_data.to_excel('test_data.xlsx', index=False)
```
在上面的代码中,我们首先使用 Pandas 库中的 `read_csv()` 方法读取名为 `data.csv` 的数据集。然后,我们使用 Scikit-learn 库中的 `train_test_split()` 方法将数据集划分为训练数据和测试数据,其中 `test_size` 参数指定了测试数据所占的比例,`random_state` 参数用于保证划分的结果可以重现。最后,我们使用 `to_excel()` 方法将测试数据保存到名为 `test_data.xlsx` 的 Excel 文件中,同时设置 `index` 参数为 `False`,以避免保存索引列。
你可以根据你的需求更改数据集的文件名、划分参数和 Excel 文件名,并根据需要更改数据集的列名。
基于pytorch写一个多对多预测代码,数据集名称为data.csv,前四列为特征,后面50列为标签,前800行为训练集其余为测试集,将其中一组预测值与真实值输出到excel工作表中
这是一个使用 PyTorch 实现多对多预测的示例代码:
```python
import torch
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800, :4]
train_label = data.iloc[:800, 4:]
test_data = data.iloc[800:, :4]
test_label = data.iloc[800:, 4:]
# 定义模型
class Multi2Multi(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Multi2Multi, self).__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(4, 50)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 实例化模型
model = Multi2Multi()
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练模型
for epoch in range(1000):
# 前向传播
predictions = model(train_data)
# 计算损失
loss = criterion(predictions, train_label)
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 测试模型
with torch.no_grad():
test_predictions = model(test_data)
test_loss = criterion(test_predictions, test_label)
# 将一组预测值和真实值输出到 Excel 工作表中
df = pd.DataFrame({"predictions": test_predictions[0], "label": test_label.iloc[0]})
df.to_excel("predictions.xlsx", sheet_name="Sheet1")
```
这个示例中,我们使用了一个名为 Multi2Multi 的线性模型。我们读取了名为 data.csv 的数据集,将前 800 行作为训练集,剩下的作为测试集。我们使用了均方误差 (MSE) 损
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