将列表加入 Pandas 框架 - 我是不是保留了订单？

Posted 2023-03-12

【中文标题】将列表加入 Pandas 框架 - 我是不是保留了订单？

【英文标题】：Joining List to a Pandas Frame - Have I kept the order?将列表加入 Pandas 框架 - 我是否保留了订单？

【发布时间】：2019-06-27 07:17:45

【问题描述】：

所以我有 2 个用于保险理赔的人工神经网络脚本 - 一个用于训练/测试，一个用于继续执行。我已经完成了第一个，并使用真实的生产数据作为测试来开发第二个。目标/类标签是二进制 1 或 0。输入数据最初位于形状为 (5914, 23) 的数据框中，并且都是数字数据。然后我对其执行 df.values.tolist()，对所有值执行 StandardScaler()（除了第一个是 Claim ID 的值），在此过程中，它通过 np.asarray。然后我通过 ANN_Model.Predict_Proba 运行它，它给了我一个包含 5,914 对概率的列表。现在我想合并回我在执行 tolist() 之前拥有的数据框，所有概率（称为“predicted_probs”）并合并到该原始数据框上的一个新列（称为“结果”的列）和为一个班级这样做（我只对积极的班级感兴趣）。我通过以下代码这样做。但我不知道我的结果的顺序是否与数据框的顺序相同。是吗？

for i in range (0,len(predicted_probs)):
    original_df["Results"] = pd.Series(predicted_probs[i])
    print (predicted_probs[[i],[1]])

我应该换一种方式吗？我必须复制在训练脚本中完成的操作才能获得类似的结果，因此使用 StandardScaler()、np.asarray 等。

提前致谢

【参考方案1】：

您的数据框的形状是(5914, 23)，ann_model.predict_proba 的输出是5914。由于 df 中的一行将输出一个概率，因此您可以预期结果的顺序与数据框的顺序相同。要将正类的概率添加到数据框中，

original_df['Results'] = [i[1] for i in predicted_probs]

您无需循环访问predicted_probs

【讨论】：

我确实尝试过。 print("Length is " + str(len(predicted_probs))) print ("shape is " + str(original_df.shape)) 结果是：长度是 5914 形状是 (5914, 23)。您的代码导致错误“传递的项目数量错误 2，位置意味着 1”。我想你忘记了它是一个二维数组（两个结果的概率）。所以 print ("predicted_probs.shape " + str(predicted_probs.shape)) 显示了 predicted_probs.shape (5914, 2)。因此，我的循环是为每个索赔得出一个值。感觉不对，我最终可能会得到错误的声明所附的错误概率

您确实需要概率还是标签会这样做？您可以使用argmax

将您的概率转换为标签

是的，肯定需要正类的概率而不仅仅是一个标签

然后你将不得不使用循环提取它。你的想法是对的。