python - 将 DEAP 结果保存到 pandas 数据框中

Question

使用DEAP包进行遗传算法一段时间。

我已经知道了例程并得到了一些有效的结果。

但我想知道人群之间适应度函数的变化。

使用stats功能，我可以打印均值、标准等作为输出。

该手册已告知日志用于保存结果。我没学过，也不熟悉泡菜。

有什么方法可以直接将结果保存为 .csv 或 excel 格式？

Answer 1

要将单个统计信息（无章节）转换为 Pandas 数据框，请使用此

data = [[i for i in item.values()] for item in log]
df = pd.DataFrame(data, columns=log.header)
print(df)

因为数据在日志对象本身中。

Answer 2

日志是字典列表，因此您需要将这些数据“转置”到列表字典中。

这就是我使用 Pandas 为具有多统计数据的日志所做的。

import pandas as pd
from functools import reduce
from operator import add, itemgetter

chapter_keys = logbook.chapters.keys()
sub_chaper_keys = [c[0].keys() for c in logbook.chapters.values()]

data = [list(map(itemgetter(*skey), chapter)) for skey, chapter 
             in zip(sub_chaper_keys, logbook.chapters.values())]
data = np.array([[*a, *b] for a, b in zip(*data)])

columns = reduce(add, [["_".join([x, y]) for y in s] 
                       for x, s in zip(chapter_keys, sub_chaper_keys)])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

keys = logbook[0].keys()
data = [[d[k] for d in logbook] for k in keys]
for d, k in zip(data, keys):
    df[k] = d

首先，我将统计信息解析为一个数组并创建一个数据框。其次，我将不基于统计数据的列（即 gen 或 evals）作为列添加到我的 df 中。您可以使用df.to_csv.