a["分类"]=pd.qcut(a.price_change,10,labels=[i for i in range(10)]) x=a.drop(columns="分类") y=a["分类"]报错ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

这个错误是因为你传递给y的是一维数组，但是需要是二维的。你可以使用reshape(-1,1)将其转换为二维数组，其中1表示每个样本只有一个特征。例如，你可以将y转换为二维数组，如下所示：

y = a["分类"].values.reshape(-1,1)

这将把y转换为一个二维数组，其中每个元素都是一个包含单个值的数组。

相关问题

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_8036/2067320651.py in <module> 16 # 对Recency、Frequency、Monetary进行分段打分 17 recency_bins = pd.qcut(df['Recency'], q=5, labels=False) ---> 18 frequency_bins = pd.qcut(df['提交日期_frequency'], q=5, labels=False) 19 monetary_bins = pd.qcut(df['订单金额_monetary'], q=5, labels=False) 20 C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape\tile.py in qcut(x, q, labels, retbins, precision, duplicates) 362 """ 363 original = x --> 364 x = _preprocess_for_cut(x) 365 x, dtype = _coerce_to_type(x) 366 C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape\tile.py in _preprocess_for_cut(x) 592 x = np.asarray(x) 593 if x.ndim != 1: --> 594 raise ValueError("Input array must be 1 dimensional") 595 596 return x ValueError: Input array must be 1 dimensional

根据错误提示，看起来是因为`pd.qcut()`函数要求输入的数组必须是一维的，而你的`df['提交日期_frequency']`可能是二维的。请确保`df['提交日期_frequency']`是一个一维的Series或DataFrame列。

你可以尝试使用`.squeeze()`方法将其转换为一维的Series，例如：

frequency_bins = pd.qcut(df['提交日期_frequency'].squeeze(), q=5, labels=False)

如果`df['提交日期_frequency']`本身就是一个DataFrame列，而不是多列DataFrame，则不需要使用`.squeeze()`方法。

如果问题仍然存在，请提供更多关于你的数据结构和示例数据的信息，以便进一步帮助你解决问题。

中文举例说明pd.qcut中的duplicates参数

`pd.qcut` 是 Pandas 库中的一个函数，用于对数据进行分箱（quantile binning）。其中的 `duplicates` 参数用于处理在分箱过程中出现相同值的情况。

当 `duplicates` 参数设置为 `'raise'` 时（默认值），如果出现相同值，函数会抛出一个 `ValueError` 异常，表示无法进行准确的分箱。这意味着相同值不能分配到不同的箱子中。

举个例子，假设我们有以下一组数据：

data = [1, 2, 3, 3, 4, 5]

如果我们使用 `pd.qcut(data, 3)` 进行等频分箱，即将数据分为 3 个箱子，由于数据中有重复值 3，那么默认情况下会抛出一个异常，因为无法准确地将重复值分配到不同的箱子中。

但如果我们将 `duplicates` 参数设置为 `'drop'`，即 `pd.qcut(data, 3, duplicates='drop')`，那么函数会将重复值视为特殊情况处理。在这种情况下，函数会将重复值赋予相同的箱子，而不会抛出异常。对于上述例子，可能会得到以下结果：

[(-inf, 2.5], (2.5, 3.0], (2.5, 3.0], (3.0, 4.5], (4.5, inf]]
Categories (3, interval[float64]): [(-inf, 2.5] < (2.5, 3.0] < (3.0, 4.5]]

可以看到，重复值 3 被赋予了相同的箱子 `(2.5, 3.0]`。

总之，`pd.qcut` 函数中的 `duplicates` 参数用于控制对于相同值的处理方式，可以选择抛出异常或将它们赋予相同的箱子。