【问题标题】:Merge predicted results into dataframe将预测结果合并到数据框中
【发布时间】:2019-03-25 03:56:06
【问题描述】:

在我的预测数据框中,我有三列,我想将所有这三列与原始数据集合并。我怎样才能做到这一点?

ds = pd.read_csv("final10.csv")
X = ds.iloc[:, 3:-4].values
y = ds.iloc[:,-1].values
testcase = pd.read_csv("testcase.csv")
testcase=testcase.iloc[:,3:-1].values

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(solver="newton-cg", multi_class='multinomial')
clf.fit(X, y)
y_pred1 = clf.predict_proba(testcase)
testcase['procurement']=pd.Series(y_pred1)

我得到的错误是“异常:数据必须是一维的”

【问题讨论】:

标签: python-3.x pandas scikit-learn sklearn-pandas


【解决方案1】:

您正在尝试将 y_pred1 中的 3 列分配给数据框 testcase 中的单个列。这就是错误的来源。您必须在数据框中使用三个不同的目标列来分配三个预测列。

因此,例如,如果您的 y 在数据中具有三个唯一类(标签),则 predict_proba() 输出(在本例中为 y_pred1)的形状将是 [n, 3]

您可以通过多种方式将此二维数组与现有数据框组合:

简单方法:分别分配每一列

testcase['procurement_class0'] = y_pred1[:,0]
testcase['procurement_class1'] = y_pred1[:,1]
testcase['procurement_class2'] = y_pred1[:,2]

其他方式:在此处查看这些问题:

【讨论】:

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