如何为 1d 和 2d 数组强制使用 2d 形状

Question

运行代码时出现此错误。

Expected 2D array, got 1D array instead

我查了一下，我想我知道为什么，但不知道如何解决它。我有一个二维数组作为源，但我需要获取数组的特定列进行处理。当我将列取出时，二维数组变成一维数组。

这是我的代码：

    print(dataframe)
    location = orginalDataframe.columns.get_loc(item) #get the location of the current numberic item
    print(dataframe[:, location])
    dataframe[item] = scaler.inverse_transform(dataframe[:,location]) #reverse previous transformation

第一个打印语句给了我这个：

[[0.96570218]
 [0.96570218]
 [1.        ]
 [1.        ]
 [0.86415196]
 [0.86415196]
 [0.82511791]
 [0.82511791]]

2D，但在我执行dataframe[:, location]) 命令后，它变成了这样：

[0.96570218 0.96570218 1.         1.         0.86415196 0.86415196
 0.82511791 0.82511791 0.91828023 0.91828023 0.76760661 0.76760661
 0.69375734 0.69375734 0.70177708 .. ]

在我当前的示例中，这里只有一列，但对于其他列，则有多列。不管有多少列，如何将列保持为 2D？

Answer 1

当您在列上索引数组时：

location = orginalDataframe.columns.get_loc(item)
dataframe[:, location]

您可以在该索引上添加一个新轴，以确保您的结果数组是二维的，通过reshape：

dataframe[:, location].reshape(-1, 1)

这是一个使用示例数组的示例，在列索引的情况下：

a[:,3].reshape(-1, 1).shape
# (15, 1)

结果是一个二维数组，如果我们索引 2 列：

a[:,[3,4]].reshape(-1,1).shape
# (30, 1)

生成的数组也是二维的