将网格搜索中的cv_results_['params']保存为csv
将网格搜索中的cv_results_['params']保存为csv，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入必要的库，如pandas和csv：
import pandas as pd
import csv- 获取cv_results_['params']，假设该结果保存在变量params中。
- 创建一个空的DataFrame对象，用于存储参数和对应的结果：
df = pd.DataFrame()- 遍历params列表，将每个参数和对应的结果添加到DataFrame中：
for param in params:
df = df.append(param, ignore_index=True)- 将DataFrame保存为csv文件，假设保存为"grid_search_results.csv"：
df.to_csv("grid_search_results.csv", index=False, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)这样，cv_results_['params']中的参数将被保存为一个名为"grid_search_results.csv"的csv文件。你可以根据需要修改文件名和保存路径。
请注意，以上代码示例中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，因为在这个特定的问题中，与腾讯云相关的产品和链接并不适用。如果你有其他关于腾讯云的问题，我将很乐意为你提供相关的信息和帮助。
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这是我的模型的网格选择步骤。我能够找出所选模型的最佳精度分数和最佳参数，但我想找出网格搜索中选择的最佳模型的精度、回忆性、特异性和F1评分。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = [{'n_estimators': [100, 200],
'max_features': ['auto', 'sqrt', None],
'max_depth': [10, 20, 30,
浏览 10提问于2022-03-08得票数 -1
1回答
我知道GridSearchCV可以接受多个输入作为他们的记分器，但是我必须选择一个使用refit来优化的度量。
就像这样：
grid_search = GridSearchCV(
estimator=classifier,
param_grid=parameters,
scoring=['accuracy', 'f1', 'precision', 'recall'],
refit="accuracy", # Or any other value from `scoring`
浏览 10提问于2022-09-06得票数 0
我想将网格搜索中使用的分数和参数保存为csv文件。问题是，所有参数都保存在同一列中。下面是一个示例：
param_grid=dict(batch_size=batch_size, epochs=epochs)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1, cv=3)
grid_result = grid.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[es])
means = grid_result.cv_re
浏览 28提问于2020-02-19得票数 0
考虑3个数据集-列车/val/测试。GridSearchCV默认选择交叉验证分数最高的最佳模型。在现实世界中，预测必须准确，这是选择最佳模型的可怕方法。原因是因为这就是它应该如何使用的原因：
用于模型学习数据集的-Train集
-Val集用来验证模型在火车集合中学到的知识，并更新参数/超参数，以最大限度地提高验证分数。
-Test集-测试你的数据在看不见的数据。
-Finally在活动设置中使用该模型，并记录结果以查看结果是否足以做出决策。令人惊讶的是，许多数据科学家只是在选择验证分数最高的模型的基础上，冲动地在生产中使用他们受过训练的模型。我发现网格搜索可以选择那些非常适合的模型，并且在预测
浏览 1提问于2019-10-31得票数 5
假设我有一个sklearn管道：
A(X) -> B(A(X)) -> C(B(A(X)))
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid)
我对超参数运行网格搜索，以找到最好的模型。是否有内置的功能来输出模型的中间步骤和最终步骤？我想我可以使用在相同数据上发现的最佳参数和每一步的结果重新运行管道，但这可能已经存在，如下所示：
grid_search.best_params.X_output_()
或
grid_search.step_A.output_()
我的最终目标是可视化所发现的最佳参数在每个转换步骤中如何影响输入数据X。
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
1回答
结合自定义的转换，我很难理解GridsearchCV是如何工作的。
我想要实现的是:我想实现一个转换器/估计器，它允许根据参数在某些方法之间切换，因为我想在网格搜索中包含这些不同的方法。
示例:我有一个名为Scaler()的自定义转换器，它选择MinMaxScaler或StandardScaler。(为了简单起见)
class Scaling():
def __init__(self, **params):
self.method=None
self.params = {}
print("INITIATING CLASS")
def fit(sel
浏览 0提问于2019-03-21得票数 0
我是XGBoost和参数调优的新手，但我希望你能帮我。
我遵循本教程：
它还提到了尝试实现网格搜索，以便对交叉验证部分附近的超参数进行微调。
我能够使用GridSearchCV返回一个best_estimator参数集，如下所示：
XGBRegressor(alpha=5, base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
colsample_bynode=1, colsample_bytree=0.4, gamma=0,
importance_type='gain', l
浏览 1提问于2019-07-26得票数 0
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对于Logistic回归分类器，我需要对下面列出的参数执行网格搜索，对得分和交叉验证进行三次回忆。
数据位于csv文件(11，1MB)中，下载的链接是：
我有grid_values = {'gamma':[0.01, 0.1, 1, 10, 100]}，我需要在Logistic回归中应用惩罚L1 e L2
我无法验证这些分数是否会运行，因为我有以下错误:用于估计器LogisticRegression的无效参数γ。使用estimator.get_params().keys()检查可用参数的列表。
这是我的密码：
from sklearn.model_selection impor
浏览 4提问于2019-10-25得票数 1
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我的设置:我正在运行一个流程(=管道)，在这个过程中，我选择了相关变量(在标准化了数据--由于它们在这个实例中不相关而省略的步骤)后运行回归，然后通过网格搜索进行优化，如下所示
fold = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.2, random_state=777)
regression_estimator = LogisticRegression(penalty='l2', random_state=777, max_iter=10000, tol=10, solver='newton-cg')
p
浏览 2提问于2018-06-06得票数 1
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1回答
我的问题似乎与相似，但没有确切的答案。
我正在做一个多类、多标签的分类，为此，我定义了自己的得分者。然而，为了得到模型的refit参数并得到模型的最佳参数，我们需要引入一个记分器函数进行修正。如果这样做，我就会得到missing 1 required positional argument: 'y_pred'的错误。y_pred应该是fit的结果。但不知道这个问题从何而来，以及我如何解决这个问题。
以下是代码：
scoring = {'roc_auc_score':make_scorer(roc_auc_score),
'precis
浏览 5提问于2020-08-22得票数 1
我想做一个csv文件，让用户通过点击一个按钮下载它。有一个表单可以搜索用户(有一些搜索字段)和按钮搜索:这是搜索用户并在网格中显示他们。表单之后，有一个“导出到csv”的链接，这必须取表单字段值，将其传递给Java (struts)，然后Java构造一个csv文件(与网格不一样，它更复杂，许多表中的许多值)并将其返回到extjs，之后，我想把它给用户，让他下载它。response.responseText包含要导出的好csv，但是它太大了，无法执行encodeURI：
我不能提议下载这个文件。有人知道吗？
下面是我现在所做的源代码：
var params = Ext.getCmp("u
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
好的，我知道.cv_results_对象在网格中，而不是在KNeighbor中，但是我不知道我应该如何适应网格模型，而不是以前的管道。
浏览 3提问于2022-08-12得票数 0
尝试过的grid.cv_results_没有纠正问题
from sklearn.model_selection
import GridSearchCV
params = {
'decisiontreeclassifier__max_depth': [1, 2],
'pipeline-1__clf__C': [0.001, 0.1, 100.0]
}
grid = GridSearchCV(estimator = mv_clf,
param_grid = params,
cv = 10,
scoring = 'roc
浏览 0提问于2019-04-05得票数 9
我的目标是得到良好的拟合模型(培训和测试集的指标差异只有1% - 5%)。这是因为随机森林往往过于适合(默认的params训练集1级的f1分数为1.0)
问题是，GridSearchCV只考虑测试集度量。它无视火车设定的指标。因此，结果仍然是一个过度拟合的模型。
我所做的：
我试着访问cv_results_属性，但是有大量的输出，我不知道如何读取它，而且我认为我们不应该手动这样做。
密码
# model definition
rf_cv = GridSearchCV(estimator=rf_clf_default,
# what the user c
浏览 9提问于2022-11-15得票数 1
1回答
我想要一个过程，作为结果，给我一个机器学习模型的列表和他们的准确性评分，但只对一组参数，它提供了最好的结果，类型的模型。
例如，这里只提供了XGBoost的简历：
数据集：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
columns= iris[&#
浏览 1提问于2018-10-31得票数 1
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1回答
我想通过二进制类的XGBClassifier对一些超参数进行网格搜索，但是每当我运行它时，就不会显示分数值(roc_auc)。我在其他问题中看到，这可能与模型培训中的一些错误有关，但我不确定在这种情况下是哪一个错误。
我的模型训练数据X_train是np.array of (X, 19)
我的y_train是numpy.ndarray of shape (X, )，它看起来像这样
然后我用这种方式创建我的模型参数和模型
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, GridSearchCV
from skle
浏览 7提问于2022-05-17得票数 1
回答已采纳
我有一个由3500个观测x70个特征组成的数据集，这是我的训练集，我也有一个600个观测x70个特性的数据集，这是我的验证集。目标是将观测值正确地分类为0或1。
我使用Xgboost，在分类阈值= 0.5时，我的目标是尽可能高的精度。
我正在进行网格搜索：
import numpy as np
import pandas as pd
import xgboost
# Import datasets from edge node
data_train = pd.read_csv('data.csv')
data_valid = pd.read_csv('data_val
浏览 0提问于2018-09-30得票数 1
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1回答
我想通过二进制类的XGBClassifier对一些超参数进行网格搜索，但是每当我运行它时，就不会显示分数值(roc_auc)。我在其他问题中看到，这可能与模型培训中的一些错误有关，但我不确定在这种情况下是哪一个错误。
我的模型训练数据X_train是np.array of (X, 19)
📷
我的y_train是numpy.ndarray of shape (X, )，它看起来像这样
📷
然后我用这种方式创建我的模型参数和模型
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, GridSearchCV
from sklearn.me
浏览 0提问于2022-05-17得票数 1
在威斯康星州癌症数据集(569个样本，31个特征+目标)上，我试图找到适用于乳腺癌样本分类的最佳模型神经网络模型。我用的是滑雪0.18.1。到目前为止我还没有使用正常化。当我解决这个问题时，我会把它加进去。
# some init code omitted
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
为GridSearchCV定义params NN参数
tuned_params = [{'solver': ['sgd'], 'learning_rate': ['con
浏览 5提问于2017-06-09得票数 8
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在SQL Server Management Studio中，是否可以将网格的“另存为”更改为写出文本编码而不是UTF-16编码？
当我在SQL Server Management Studio中右键单击结果网格时，它允许另存为.CSV。目前，它将.CSV文件保存为UTF-16 (Unicode)，但Excel不会自动打开此格式(Excel会提示输入分隔符)。为了绕过提示，我在SlickEdit中打开了文件，并保存为“文本”。当然，这是一个额外的步骤。
浏览 0提问于2009-04-01得票数 5
回答已采纳
当我尝试这段代码时：
import sklearn_crfsuite
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
f1_scorer = make_scorer(metrics.flat_f1_score,
average='weighted', labels=labels)
params_space = {
'c1': scipy.stats.expon(scale=0.5),
'c2': scipy.stats.expon(scal
浏览 7提问于2020-05-11得票数 0
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3回答
我是相当新的sci学习，并一直试图超调调调XGBoost。我的目标是使用早期停止和网格搜索来调整模型参数，并使用早期停止来控制树数，避免过度拟合。
由于我使用交叉验证的网格搜索，我希望也使用交叉验证在早期停止标准。到目前为止，我的代码如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import model_selection
import xgboost as xgb
#Import training and test data
train = pd.read_csv("train.csv").fillna(
浏览 10提问于2017-05-09得票数 14
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我正在使用Python3对我的模型进行网格搜索，其中有两个参数集A和B。代码如下：
parameterA = ['a', 'b']
parameterB = np.array([10, 100])
param_grid = dict(parameterA=parameterA, parameterB=parameterB)
model = buildModel()
grid = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="accuracy")
grid_result = grid.fit(X, Y)
for
浏览 2提问于2016-10-27得票数 3
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2回答
我试图使用GridSearchCV来优化一条管道，该管道在开始时进行特征选择，最后使用KNN进行分类。我使用我的数据集对模型进行了拟合，但是当我看到GridSearchCV找到的最佳参数时，它只给出了SelectKBest的最佳参数。我不知道为什么它没有显示出KNN的最佳参数。
这是我的密码。
加法KNN和SelectKbest
classifier = KNeighborsClassifier()
parameters = {"classify__n_neighbors": list(range(5,15)),
"
浏览 10提问于2022-07-27得票数 1
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1回答
我为岭regression.For创建了python代码，我在其中使用了交叉验证和网格搜索技术。我得到了输出结果。我要检查我的回归模型建立步骤是否正确？有人能解释吗？
from sklearn.linear_model import Ridge
ridge_reg = Ridge()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
params_Ridge = {'alpha': [1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0] , "fit_intercept": [True, False], "
浏览 0提问于2020-01-13得票数 2
1回答
在scikit-学习0.20之前，我们可以使用result.grid_scores_[result.best_index_]来获得标准偏差。(它返回为例：mean: 0.76172, std: 0.05225, params: {'n_neighbors': 21})
什么是最好的方法，在科学知识-学习0.20，以获得标准偏差的最佳得分？
浏览 1提问于2018-03-04得票数 6
我试着运行代码并获得错误太多的值来解包，如何解决这个问题？这是一段代码，看不到错误.
parameter_grid = [{'n_estimators': [100], 'max_depth': [2, 4, 7, 12, 16]}, {'max_depth': [4], 'n_estimators': [25, 50, 100, 250]}]
metrics = ['precision_weighted', 'recall_weighted']
for metric in metrics:
浏览 3提问于2020-06-25得票数 2
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我在一个项目上实现了ag网格，并且我想导出ag网格表中列出的所有数据。
问题:如果我应用一个过滤器并从ag网格导出csv，那么导出的文件只包含文件数据。
需要:导出所有数据，甚至应用过滤器。
我搜索了ag网格上的官方文档，没有找到任何能帮助我的东西。
谢谢。
模板:
<div align="end">
<button mat-stroked-button color="primary" (click)="onBtnExport()">TELECHARGER</button>
<button mat
浏览 9提问于2022-01-31得票数 0
我正在使用GridSearchCV来训练包含多个参数的数据集。使用对象上的方法，我可以得到“最佳”参数集(基于评分函数)。我希望能够得到一个(或多个)的其他模式。有办法吗？这样就得救了？如果是这样的话，有什么办法可以得到这些呢？
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
bc = datasets.load_b
浏览 0提问于2018-01-12得票数 0
我正在做主题建模使用学习。在试图从Grid搜索输出中获取日志可能性时，我得到了以下错误：
AttributeError：'str‘对象没有属性’参数‘
我想我理解的问题是：‘参数’是使用在旧版本和我使用的新版本(0.22)的sklearn，这是错误的。我还搜索新版本中使用的术语，但找不到。以下是代码：
# Get Log Likelyhoods from Grid Search Output
n_components = [10, 15, 20, 25, 30]
log_likelyhoods_5 = [round(gscore.mean_validation_score) f
浏览 4提问于2019-12-27得票数 3
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5回答
我使用的是ag网格，我有一个列定义如下：
{
headerName: "Color",
valueGetter: function (params) {
return JSON.parse(params.data.color).name;
},
field: 'color',
cellRenderer: function (params) {
if (angular.isDefined(params.data) && angular.isDefined(params.data
浏览 1提问于2018-05-03得票数 13
1回答
我正在尝试为一个名为"ParseHub“的平台使用API。他们有在Python中使用它的示例代码，但不幸的是，我不是Python中最好的，我无法知道如何将文件保存为CSV.以下是代码：
import requests
params = {
"api_key": "tSKqprcg7k-S",
"format": "csv"
}
r = requests.get('https://www.parsehub.com/api/v2/projects/tq1H9ha1sKAQ/last_ready_run/d
浏览 0提问于2018-02-20得票数 1
回答已采纳
假设我有一个名为'GridA‘的网格
我搜索过的所有地方都显示我使用
GridA.DrawToBitmap
但是网格没有这种方法..
然后我变得很巧妙，把它包装在一个堆叠面板中，并命名为'stackpanel1‘
面板也没有这种方法。
那么我应该如何将网格保存为wpf中的图像呢？
浏览 0提问于2012-09-19得票数 0
回答已采纳
我已经创建了一个具有三列的wpf数据网格。
Text column
Combobox Column
Checkbox column
在C#代码中加载Combobox项。我已经使用可观察集合对combobox项执行了binding操作，但是在选择之后，这些项不会显示在DG中。
还有一件事，我需要将这个datagrid保存为CSV。
浏览 2提问于2013-05-29得票数 0
1回答
试图找到分类器的最佳参数。
遵循我的代码：
kf = StratifiedKFold(n_splits = 5, random_state=42)
param = {"criterion":["gini", "entropy"], "max_features":[1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, "log2", "auto"],
"max_depth":[2, 4, 8, 16, 32, 64],
浏览 4提问于2016-10-28得票数 0
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我正在使用ag-grid作为Angularjs应用程序中的数据网格，但它不起作用。它甚至不会抛出任何错误。以下是我的出口职能-
exportData: function() {
var vm = this;
var params = {
fileName : vm.pageTitle + '.csv',
processCellCallback : function(params) {
console.log(params.value);
if (p
浏览 1提问于2017-05-02得票数 2
回答已采纳
我刚刚开始使用运行一个重复的任务：
更改FROM部分中的源表
执行查询
将文件保存为可以在MS中以网格形式打开的csv
我知道这是遥不可及的，但我是否可以以以下形式编写查询：
list = {a,b,...,n}
FOR i = 1 to n
SELECT *
FROM [Server].[list{i}] as Table
WHERE *conditions*
SAVE AS list{i}.csv
NEXT i
谢谢!
浏览 4提问于2016-09-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试对大小在1GB左右的数据进行网格搜索。
我的代码是：
print("[INFO] tuning hyperparameters...")
params = {"C": [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, 1000.0, 10000.0]}
model = GridSearchCV(LogisticRegression(), params, cv=3,
n_jobs=args["jobs"])
model.fit(df.iloc[:, 1:], df.iloc[:, 0]) # d
浏览 7提问于2022-08-02得票数 0
1回答
使用角2的ag网格的提前输入
、、、、
我用自定义过滤器制作了一个带有ag网格的表格。我想在搜索字段中添加类型提前/自动完成功能。但我发现了一个错误：
不能绑定到“ngbTypeahead”，因为它不是“输入”的已知属性。(“Filter：]ngbTypeahead="search”(ngModelChange)="onChange($event)“ngModel=”ngModel=“文本”> ")：ProjectFilterComponent@2:8
在我的自定义过滤器中，我使用外部库(ng引导)作为提前输入。
@Component({
selector: 'filter-cell',
浏览 13提问于2016-11-29得票数 3
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我尝试使用带有外键约束的csv填充我的表。问题是它在数据库中将all保存为none。在读取csv文件之后，我将列表更改为字典(song_params)。我不知道哪里会错，因为一切似乎都是我想要的方式
header = ['artist', 'album', 'genre', 'song', 'price', 'download_link', 'duration']
for row in csv_file:
song_param
浏览 1提问于2015-01-19得票数 0
我正在规划一个应用程序，它涉及从服务器端提取XML数据，并在允许用户将其保存为CSV之前在客户端对其进行操作。
在服务器端，我将使用Apache和PHP作为主要的服务接口，数据源可以来自MySQL服务器和/或Exist数据库服务器。
然后，在客户端，我正在考虑使用ExtJS来允许用户“限制和查看”数据，并在表格网格中进一步格式化数据。然后，ExtJS将' POST‘格式化的表格网格数据，并将其发送到第二个PHP控制器，该控制器简单地获取数据，并将其转换并保存为CSV附件。
我的问题是，考虑到涉及的堆栈，这是做这件事的最好方法吗？如果有一种方法可以让ExtJS直接将数据输出为CSV文件，
浏览 0提问于2010-07-30得票数 1
回答已采纳
在我的网页上我有两页。1) admin.php 2) admin.php页面中的csv.php.后面的查询显示来自db的数据。在csv.php页面中，我使用相同的查询将数据保存为.csv格式，但无法保存。
我决定在一个查询中运行相同的查询。这样我就可以得到查询结果并将其保存为csv格式。
问题：
1)如何对一个查询运行此查询？
2)后续查询成功地显示了数据。那么，如何将其保存为.csv文件呢？
我搜索了google，并找到了许多结果，显示了如何用一个查询将数据保存为.csv格式。但是您可以看到，我的查询中有2 while语句，那么如何将其保存为.csv格式呢？不知道:(
谢谢并寻求您的帮助。:
浏览 0提问于2014-03-04得票数 0
我正在研究Angular ag grid APIs。
我需要在导出的csv文件中添加一个包含数据的摘要头。现在，我可以在prependContent的帮助下添加摘要头吗？
代码
const params = {
fileName: 'table-template',
prependContent: 'Column1,Column2,Column3',
};
this.gridApi.exportDataAsCsv(params);
现在，我可以生成如下所示的csv
我怎样才能把价值也包括进去？
编辑1
浏览 19提问于2022-04-06得票数 1
我正在使用scikit learn的GridSearchCV在各种超参数上运行网格搜索。在GridSearchCV完成后，我可以通过访问grid_search_object.cv_results_将网格搜索的输出写入csv。 但是，我希望在每个配置完成时将其输出写入csv，而不是全部写入。有没有办法做到这一点？
浏览 92提问于2021-09-27得票数 0
网格搜索是一种从我们指定的组合中为任何模型找到最佳参数的方法。我已经形成了一个网格搜索我的模型在下面的方式，并希望找到最好的参数识别使用这个网格搜索。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# Create the parameter grid based on the results of random search
param_grid = {
'bootstrap': [True],'max_depth': [20,30,40, 100, 110],
'max_featu
浏览 0提问于2020-03-21得票数 17
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我有一个CSV文件，它大约有1 1GB大，包含大约5000万行数据，我想知道是将其保存为CSV文件还是将其存储为某种形式的数据库。我不太了解MySQL，为什么我应该使用它或其他数据库框架，而不是仅仅将其保存为CSV文件。我基本上是在对这个数据集进行广度优先搜索，所以一旦我得到了初始的“种子”设置，我就会将其作为队列中的第一个值。
谢谢,
浏览 0提问于2010-12-22得票数 2
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测试了以下网格
数据表
角UI网格
光滑网格
引导
观察：
数据和引导网格非常慢
到目前为止，光滑网格还没有激活。
角UI网格不支持或没有所有导出选项
什么是最快的数据网格，它具有以下特性
搜索
分页
html示例
导出选项- csv，复制到剪贴板，png，word，excel，csv，png，xml
浏览 4提问于2017-08-27得票数 9
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1回答
在我的项目中，我已经创建了一个函数，它将把当前的网格数据导出到CSV文件。我还希望能够导出一个只包含列定义而不包含数据的空CSV文件，这样用户就可以填写数据并自己上传。我已经开始上传了，但是现在我觉得应该是个很容易的问题。我找不到创建模板文件的方法。我考虑使用exportDataAsCsv函数：
templateExport() {
const params = {
columnKeys: ['Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4'],
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
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1回答
我是新来的马根托，我有一个关于产品进口的问题。我有xls文件与超过9K的立场(产品)，我需要进口。对于该文件中的每个产品，基本上都有sku、名称、价格和descriprion属性。我熟悉马根托的进出口基础知识。我已经将一些测试产品导出到csv文件中，以获得导入csv的结构。当然，这个文件比我需要导入的文件包含更多的属性。因此，我明显的问题是:如何从我的xls文件(当然不是手工)创建有效的导入csv？我现在看到的唯一解决方案是编写一些php代码，从xls文件中提取数据，从导出csv中添加所需的属性，并将其保存为csv。我的问题还有其他解决办法吗？抱歉，如果我问了一些明显的问题。搜索，搜索，什么都
浏览 1提问于2013-11-12得票数 0
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