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如果数据量非常大，建议在linux下执行，本地执行可能需要扩充虚拟内存

代码：

#csv文件格式转化为libsvm文件格式
import pandas as pd 
import time
def libsvm(df, fp):
        now = time.time()      
        print('Format Converting begin in time：..........',now)
        columns = df.columns.values               #第一行作为列名[pm2_5,so2,no2,co,o3]
        d = len(columns)                          #d=5,共有5列
        feature_index = [i for i in range(d)]     #feature_index=[0,1,2,3,4]
        field_index = [0]*d                       #field_index=[0,0,0,0,0]     
        field = []               
        for col in columns:
            field.append(col.split(',')[0])      #field=['94', '108', '79', '5', '2'],分隔符
        index = -1
        for i in range(d):
            if i==0 or field[i]!=field[i-1]:
                index+=1
            field_index[i] = index               #field_index=[0,1,2,3,4]


        with open(fp, 'w') as f:
            for row in df.values:                              #一一遍历一行的值,row是一维数组
                line =str(row[0])                                #line等于row的第一个元素值
                for i in range(1, len(row)):                 #i每次都等于1，2，3，4
                    if (row[i] != 0) & (type(row[i])!=str):      #当数据不为0且不为字符串时写入
                        line += " %d:%.3f" % (feature_index[i], row[i])
                line+='\n'
                f.write(line)
        print('finish convert,the cost time is ',time.time()-now)
        print('[Done]')
        print()


def main():
    df = pd.read_csv(r'/home/wanjintao/PM_sourcedata.csv')
    df = df.fillna(0)      #df.fillna(0)用0填充缺失值,df.dropna()删除缺失值
    fp = r'/home/wanjintao/PM2.5_libsvm.txt'
    libsvm(df,fp)


if __name__ == '__main__':
    main()

执行效果：

原数据：

生成的libsvm数据：