传递值的形状是 (1, 32561)，索引意味着 (2, 32561)

Question

在 LabelBinariring 列 Sex 之后，我正在尝试将新列加入 pandas。 df["sex"].value_counts() 返回

 Male      21790
 Female    10771
Name: sex, dtype: int64

但是当我执行这个

    from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
    binarize=LabelBinarizer()
    data_o=df.join(pd.DataFrame(binarize.fit_transform(data["sex"]),
columns=binarize.classes_,index=data.index))

我得到了错误

Shape of passed values is (1, 32561), indices imply (2, 32561)

然而性别栏是由两种类型（男性和女性）组成的。我怎样才能解决这个问题。请帮忙

Answer 1

你能做到吗：

binarize.fit_transform(data["sex"]).shape
len(binarize.classes_)

看看输出是什么？