Python: уникальный вывод CSV каждый раз через цикл for

У меня есть цикл for, который выполняет некоторую предварительную обработку, и в конце цикла я хотел бы вывести его в csv. Я могу заставить его выводиться, однако он каждый раз перезаписывается. Я хочу уникальный файл каждый раз. Спасибо за помощь заранее.

for filename in os.scandir(directory):
    df = pd.read_csv(filename, index_col=('Full_Name'))
    df = df[(df.Draft_Year>2003) & (df.Draft_Year<2022)]
    df = df.drop(['Position','College','Draft_Year'], axis=1)
    scaler = MinMaxScaler()
    df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns = df.columns, index=df.index)
    imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
    df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns = df.columns, index=df.index)
    df = df.to_csv(r"D:\Model Data\Exports\NFL Draft Model\processed.csv", index=True, header=True)`

Затем вам нужно каждый раз указывать уникальное имя файла. Возможно, здесь поможет перечислить.

snakecharmerb 19.03.2022 19:59
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
1
33
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Каждый раз пишите разные имена файлов. Один из способов может быть следующим:

i = 1    
for filename in os.scandir(directory):
        df = pd.read_csv(filename, index_col=('Full_Name'))
        df = df[(df.Draft_Year>2003) & (df.Draft_Year<2022)]
        df = df.drop(['Position','College','Draft_Year'], axis=1)
        scaler = MinMaxScaler()
        df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns = df.columns, index=df.index)
        imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
        df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns = df.columns, index=df.index)
        df = df.to_csv(f"D:\Model Data\Exports\NFL Draft Model\processed{i}.csv", index=True, header=True)
        i+=1
Ответ принят как подходящий

чтобы использовать исходное имя файла в вашем выводе:

for filename in os.scandir(directory):
    df = pd.read_csv(filename, index_col=('Full_Name'))
    df = df[(df.Draft_Year>2003) & (df.Draft_Year<2022)]
    df = df.drop(['Position','College','Draft_Year'], axis=1)
    scaler = MinMaxScaler()
    df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns = df.columns, index=df.index)
    imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
    df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns = df.columns, index=df.index)
    df = df.to_csv(fr"D:\Model Data\Exports\NFL Draft Model\{filename.name.split('.')[0]}_processed.csv", index=True, header=True)

Другие вопросы по теме