要保存np.array，CSV将其保存为字符串而不是列表

Question

我想将pandas数据帧保存为csv文件，问题是要将np.array转换为字符串。

我想将数组保存为数组，但在文档中找不到任何有用的内容。

sudoku_solution = [a for a in assignment if a > 0]


label = np.reshape(np.array(sudoku_solution*n_splits), 
                   (n_splits, len(sudoku_solution)))

df = pd.DataFrame(zip(label))

path = './data/SplitsLabel.csv'
try:
    df.to_csv(path_or_buf = path, 
              mode = 'a',
              header = False)

解数独=[123345894324321321]（整数列表）

n_splits=3（整数）

最终结果应该是：

[123 345 894 324 321 321]

1,[123 345 894 324 321 321]

3,[123 345 894 324 321 321]

但现在的结果是：

0,"[123 345 894 324 321 321]"

1,"[123 345 894 324 321 321]"

3,"[123 345 894 324 321 321]"

我怎样才能去掉那些引语呢？

Answer 1

如果你有同样的问题，也许在这里登记会让你省去一些头痛。

这里发布的任何解决方案都无法解决我的问题，因此下面是解析字符串并将其转换为我需要的格式的代码：

   df = pd.read_csv(filepath_or_buffer = path_x,
                       header = None, 
                       names = ["i", "clauses"]) 

    #it is sad that I have to do that!
    df["clauses"] = df["clauses"].apply(lambda x: x.replace("[", ""))
    df["clauses"] = df["clauses"].apply(lambda x: x.replace("]", ""))
    df["clauses"] = df["clauses"].apply(lambda x: x.replace("\n", ""))
    df["clauses"] = df["clauses"].apply(lambda x: x.replace(",", ""))
    df["clauses"] = df["clauses"].apply(lambda x: x.split(" "))
    df["clauses"] = df["clauses"].apply(lambda x: np.array([int(i) for i in x]))

    cols = [x for x in range(120060)]
    df_x = pd.DataFrame(columns = cols)

    for i in range(len(df)):   
        df_x = df_x.append(pd.Series(data = {k: df["clauses"][i][k] for k in cols}),
                           ignore_index = True)

    df = pd.read_csv(filepath_or_buffer = path_y,
                       header = None, 
                       names = ["i", "label"]) 

    df_x.astype("int")

Answer 2

我怀疑，由于您的输出包含逗号，它可能正在输入引号以避免与格式冲突。您可以尝试将分隔符更改为选项卡，这样就不会发生冲突。如果分隔符不适合您，您还可以更改“引号”。

查看此链接了解更多信息：Pandas:use to_csv（），带有引号和逗号作为分隔符