可是print(df_data)时显示有数据

如果 `print(df_data)` 显示有数据，那么就有可能是 `pd.concat()` 这个函数的问题。你可以尝试使用 `pd.DataFrame()` 函数创建一个空的 DataFrame，然后在循环中使用 `df.append()` 方法将每次计算得到的 `price_data` 数据框添加到空的 DataFrame 中，最后再将这个 DataFrame 与其他数据框连接起来。具体代码如下所示：

matrix1 = pd.DataFrame()
for j in range(1, 8):
    df_data = pd.DataFrame()
    for i in range(0, 14):
        # ...
        df_data = df_data.append(price_data)
    matrix1 = pd.concat([matrix1, df_data], ignore_index=True)

这样就可以避免在连接空列表时出现"No objects to concatenate"的提示了。

相关问题

如何使用循环输出df_A_0 = df_normalized_data[kms.labels_ == 0] df_A_1 = df_normalized_data[kms.labels_ == 1] df_A_2 = df_normalized_data[kms.labels_ == 2] df_A_3 = df_normalized_data[kms.labels_ == 3] df_A_4 = df_normalized_data

可以使用循环语句来遍历每一个聚类标签，然后根据标签提取出对应的数据，示例如下：

for i in range(5):
    df_A = df_normalized_data[kms.labels_ == i]
    print(f"df_A_{i}:")
    print(df_A)

这个示例中使用 for 循环遍历了 5 个标签，每次提取对应标签的数据并赋值给 df_A，然后输出 df_A 的名称以及对应的数据。这样可以自动化地输出每一类的数据，避免了手动重复编写代码的麻烦。

from sklearn.model_selection import train_test_split train_data,test_data = train_test_split(df,test_size=0.2,random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users,n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1,line[2] - 1]=line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users,n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1,line[2] - 1]=line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape)怎么修改使他正常运行

这段代码的目的是将数据集`df`分成训练集和测试集，并将它们转换为稀疏矩阵的形式。在这个过程中，`train_test_split`函数将`df`数据集随机分为训练集和测试集，其中训练集占80％，测试集占20％。然后使用迭代器遍历每一行，将每行的第一列和第二列减1后作为矩阵的行和列索引，然后将第三列的值赋给这个矩阵位置。

为了使这段代码能够正常运行，你需要确保以下几点：

1. 导入必要的库，包括`numpy`和`pandas`。
2. 定义数据集`df`，并确保它已经被正确地处理和导入到代码中。
3. 定义变量`n_users`和`n_items`，分别表示用户数量和物品数量，并确保它们的值已经被正确地定义。

如果你已经完成了这些步骤，那么这段代码应该可以直接运行。如果你遇到了问题并且需要帮助，可以提供更多上下文信息，让我更好地理解你的问题。