Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Экспорт данных в формате CSV из одной таблицы в разные столбцы

Я пишу пару таблиц результатов и экспортирую их в формат Excel. Вот краткий пример моего кода в R:

prob = attributes(.Last.value)
clas1=factor(kn1)

#Exporting clas1 into Excel format. The file contains a single column and 430 rows

filename = paste("results", kk, ".csv", sep="")
write.csv(clas1, filename)

#Exporting prob into Excel format. The file also contains a single column and 430 rows 

fileprobs = paste("probs", kk, ".csv", sep="")
write.csv (prob$prob, fileprobs)

Поскольку и prob, и clas1 связаны, я хотел бы экспортировать их в одну таблицу из двух столбцов и 430 строк, а не разбивать их на два разных файла.

Есть ли способ сделать это и иметь "prob" в качестве заголовка столбца prob и "class" в качестве заголовка столбца clas1? Я использую colnames вот так:

write.csv (prob$prob, fileprobs,col.names =c("prob"))

Но у меня есть следующее сообщение об ошибке:

 Warning message:
In write.csv(clas1, filename, col.names = c("classes")) :
  attempt to set 'col.names' ignored

Любой вклад приветствуется.

r export-to-csv
05.02.2019

Ответы:


1

Если у вас уже есть оба столбца в правильном порядке, как в

prob <- 1:10
clas1 <- letters[1:10]

затем вы можете поместить их в один и тот же фрейм данных и экспортировать фрейм данных:

bothColumns <- data.frame(prob=prob, class=clas1)

write.csv(x=bothColumns, file="both columns.csv", row.names=FALSE)
05.02.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..