如何对1d和2d数组强制使用2d形状

Lostsoul

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,但不确定如何解决。我有一个2D数组作为源,但是我需要对数组中的特定列进行处理。当我得到列时,2D数组变成1D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

第一份印刷声明给了我这个:

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

2D,但是在执行dataframe[:, location])命令之后,它将变为:

[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,而对于其他人,则有多列。无论有多少列,如何将列保持为2D?

亚图

当您使用以下内容在列上索引数组时:

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

您可以在该索引上添加一个新轴,以确保通过reshape以下方式得到的数组是二维的

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

这是在列索引的情况下使用示例数组的示例:

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

结果是一个2D数组,如果我们在2列上建立索引:

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

所得数组也是2D

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