python遍历data、并输出结果_获取python运行输出的数据并解析存为dataFrame实例

2024-06-02 08:33:26

在学习xg的时候，想画学习曲线，但无奈没有没有这个 evals_result_

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'evals_result_'

因为不是用的分类器或者回归器，而且是使用的train而不是fit进行训练的，看过源码fit才有evals_result_这个，导致训练后没有这个，但是又想获取学习曲线，因此肯定还需要获取训练数据。

运行的结果上面有数据，于是就想自己解析屏幕的数据试一下，屏幕可以看到有我们迭代过程的数据，因此想直接获取屏幕上的数据，思维比较low但是简单粗暴。

接下来分两步完成：

1) 获取屏幕数据

import subprocess

import pandas as pd

top_info = subprocess.Popen(["python", "main.py"], stdout=subprocess.PIPE)

out, err = top_info.communicate()

out_info = out.decode('unicode-escape')

lines=out_info.split('\n')

注：这里的main.py就是自己之前执行的python文件

2) 解析文件数据:

ln=0

lst=dict()

for line in lines:

if line.strip().startswith('[{}] train-auc:'.format(ln)):

if ln not in lst.keys():

lst.setdefault(ln, {})

tmp = line.split('\t')

t1=tmp[1].split(':')

t2=tmp[2].split(':')

if str(t1[0]) not in lst[ln].keys():

lst[ln].setdefault(str(t1[0]), 0)

if str(t2[0]) not in lst[ln].keys():

lst[ln].setdefault(str(t2[0]), 0)

lst[ln][str(t1[0])]=t1[1]

lst[ln][str(t2[0])]=t2[1]

ln+=1

json_df=pd.DataFrame(pd.DataFrame(lst).values.T, index=pd.DataFrame(lst).columns, columns=pd.DataFrame(lst).index).reset_index()

json_df.columns=['numIter','eval-auc','train-auc']

print(json_df)

整体代码：

import subprocess

import pandas as pd

top_info = subprocess.Popen(["python", "main.py"], stdout=subprocess.PIPE)

out, err = top_info.communicate()

out_info = out.decode('unicode-escape')

lines=out_info.split('\n')

ln=0

lst=dict()

for line in lines:

if line.strip().startswith('[{}] train-auc:'.format(ln)):

if ln not in lst.keys():

lst.setdefault(ln, {})

tmp = line.split('\t')

t1=tmp[1].split(':')

t2=tmp[2].split(':')

if str(t1[0]) not in lst[ln].keys():

lst[ln].setdefault(str(t1[0]), 0)

if str(t2[0]) not in lst[ln].keys():

lst[ln].setdefault(str(t2[0]), 0)

lst[ln][str(t1[0])]=t1[1]

lst[ln][str(t2[0])]=t2[1]

ln+=1

json_df=pd.DataFrame(pd.DataFrame(lst).values.T, index=pd.DataFrame(lst).columns, columns=pd.DataFrame(lst).index).reset_index()

json_df.columns=['numIter','eval-auc','train-auc']

print(json_df)

看下效果：

以上这篇获取python运行输出的数据并解析存为dataFrame实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。

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