将 PCA 的结果放入 DataFrame答案

【问题标题】：Put results of PCA into DataFrame将 PCA 的结果放入 DataFrame
【发布时间】：2019-04-08 22:04:33
【问题描述】：

我已经执行了 PCA。

我想将这些结果放入数据框中。更具体地说，我想创建一个包含两行两列的数据框（在 wc_accounts 上进行 PCA 后的主要组件）

我试过了：

pca = PCA(n_components=2)
principalComponents = pca.fit(wc_accounts)
data = pca.components_
print(data)
principalDf = pd.DataFrame(data , columns = ['principal component 1', 'principal component 2'])

但是，最后一行给出了错误：ValueError: Shape of passed values is (828, 2), indices imply (2, 2)

因为它太大了，我无法完整打印数据。本质上它是一个由两个浮点数组（长度为 828）组成的数组：

[[-1.57759323e-02 -1.57759323e-02 -0.00000000e+00 ... -1.57759323e-02
  -3.15518646e-02  1.57759323e-02]
 [-9.99844616e-01  2.06534552e-04  0.00000000e+00 ...  2.06534552e-04
   4.13069105e-04 -2.06534552e-04]]

【问题讨论】：

请显示数据变量的样本。
不，这可行，假设 data 具有此处指示的形状
是不是假设每一对数据都是PCA1和PCA2？如果您想以这种方式阅读列表，则每个列表都应包含 2 个元素。
我想创建一个两行两列的数据框（在 wc_accounts 上进行 PCA 后的主要组件）

标签： python pandas dataframe pca

【解决方案1】：

在您的情况下，您想使用转换数据而不是“pca.components_”，其中包含定义主成分的单位向量。有关您希望实现的目标的示例，请参见此处。

from sklearn.decomposition import PCA
df = pd.DataFrame(data=np.random.normal(0, 1, (50, 8)))
df.head()

pca     = PCA(n_components=4).fit(df)
columns = ['pca_comp_%i' % i for i in range(4)]
df_pca  = pd.DataFrame(pca.transform(df), columns=columns, index=df.index)
df_pca.head()

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来data 的方向相对于pd.DataFrame 的预期方向发生了转置。

所以，你可以改用index，然后转置：

principalDf = pd.DataFrame(data, index=['principal component 1', 'principal component 2']).T

【讨论】：