pandas to_csv () не может сохранить результаты

Question

Я использую Pandas для создания фрейма данных, который первоначально считывает значения из файла, разделенного запятыми.Файл CSV содержит набор данных, связанных с сотрудниками.Данные из файла CSV нормализуются в диапазоне 0-1 с помощью MinMaxScaler.Этап нормализации работает нормально, и оператор print выводит нормализованные результаты атрибутов.Но когда я пытаюсь сохранить эти результаты (нормализованные значения) для каждого атрибута в новом CSV-файле, он создает новый файл «Employees_modified» с теми же значениями, что и у набора данных «Employees», которые были заданы в качестве входных данных для функции MinMaxScaler.,Я новичок в Пандах и не мог понять, где, возможно, ошибка.Мой код указан ниже:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
dframe = pd.read_csv('Employees.csv')
one_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
one_scaler.partial_fit(dframe)
a_scaled = one_scaler.transform(dframe)
print(a_scaled)
dframe.to_csv('Employees_modified.csv')

Я хочу сохранить нормализованные значения в моем файле Employees_modified, но результаты теряются где-то посередине.

Answer 1

Вы записываете оригинальный файл данных в файл.Код ниже должен делать то, что вы хотите:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
dframe = pd.read_csv('Employees.csv')
one_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
one_scaler.partial_fit(dframe)
a_scaled = one_scaler.transform(dframe)
print(a_scaled)
#creates a dataframe from the scaled data
pd.DataFrame(a_scaled, columns=list(dframe)).to_csv('Employees_modified.csv')

Answer 2

Попробуйте:

one_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=False)