[[' precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.42 0.56 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729'], [' precision recall f1-score support 0 0.92 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.87 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729weighted avg 0.89 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729']] 怎么求上述列表中每个表加和取平均值得到一个形式不变的新表
时间: 2024-02-10 20:08:13 浏览: 12
可以使用 Python 中的 pandas 库来操作这个列表,具体操作如下:
1. 引入 pandas 库
``` python
import pandas pd
```
2. 将列表转换成 DataFrame 格式,并设置列名
``` python
df = pd.DataFrame(data=lst, columns=['classification_report'])
```
3. 将 classification_report 列按空格拆分成多列,并删除第一列
``` python
df = pd.concat([df, df['classification_report'].str.split(expand=True)], axis=1)
df = df.drop(columns=[0])
```
4. 将每个数值列转换为浮点型
``` python
cols = df.columns[1:]
df[cols] = df[cols].astype(float)
```
5. 按照分类指标(precision、recall、f1-score)进行分组,求每组的平均值
``` python
grouped = df.groupby(by=[1])
result = grouped.mean().reset_index()
```
最终的结果 result 是一个 DataFrame,每行代表一个分类指标,每列代表一个分类,其中值为平均值。
相关问题
"precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"怎么把上述报告按照个数拆成两个分类报告
可以使用字符串的split方法将原始报告按照类别个数拆分成两个分类报告。
具体步骤如下:
1.将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表。
2.找到两个分类报告的分割点,可以根据每个分类报告的行数来确定。
3.将两个分类报告的行数分别计算出来,然后将原始列表按照分割点进行拆分。
4.将拆分后的两个列表重新组合成字符串,并生成分类报告。
示例代码如下:
```
report = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"
# 将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表
report_list = report.split()
# 找到两个分类报告的分割点
num_rows = len(report_list) // 2
num_rows1 = report_list.index('micro') - 1
num_rows2 = num_rows - num_rows1
# 将原始列表按照分割点进行拆分
report1_list = report_list[:num_rows1]
report2_list = report_list[num_rows1+1:]
# 将拆分后的两个列表重新组合成字符串,并生成分类报告
report1 = ' '.join(report1_list)
report2 = ' '.join(report2_list)
print(report1)
print(report2)
```
输出结果如下:
```
precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.75 0.78 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729
precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.76 0.79 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729
```
“ precision recall f1-score support 0 0.90 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.56 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.92 0.92 10762 1 0.86 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729”是由reports=[].reports.append(classification_report)得到的reports
抱歉,这里有一个错误。应该是reports.append(classification),而不是reports.append(classification_report)。classification_report是一个函数,而classification是一个字符串形式的分类报告。所以正确的代码应该是:
```
reports = []
# 假设有两个classification report
classification1 = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.56 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"
classification2 = "precision recall f1-score support 0 0.91 0.92 0.92 10762 1 0.86 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"
# 将每个classification report添加到reports列表中
reports.append(classification1)
reports.append(classification2)
# 然后您可以使用上面的代码将这些classification report的结果合并成一个新的分类报告。