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获取python运行输出的数据并解析存为dataFrame实例

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-07-08 10:56 出处:网络 作者: 喝粥也会胖的唐僧
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_\'

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。

获取python运行输出的数据并解析存为dataFrame实例

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:

获取python运行输出的数据并解析存为dataFrame实例

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我们。

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