这段代码报错为'Shape of passed values is (2244, 2048), indices imply (2244, 1)',是哪出了问题呢，如何解决：data = pd.read_csv(r"E:\exercise\Resin\B-MF_data.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 # 假设data是一个包含多个特征的数据集，其中SMILES是需要转换为分子指纹的特征 smiles = data['SMILES'] fps = [] for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) fps.append(fp.ToBitString()) fps_array = np.array([list(fp) for fp in fps], dtype=int) fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=['Fingerprint']) # 将分子指纹的DataFrame与原始数据集进行合并 data_with_fingerprint = pd.concat([data, fps_df], axis=1) # 检查分子指纹列的数据类型 print(data_with_fingerprint['Fingerprint'].dtype)

这段代码报错的原因是在合并分子指纹的DataFrame时，维度不匹配。具体来说，你创建了一个名为 `fps_array` 的二维数组作为分子指纹的DataFrame，但是在合并时却将其视为一维数组。

解决这个问题的方法是修改以下行：

fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=['Fingerprint'])

为：

fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])

这样会根据 `fps_array` 的列数自动生成适当数量的列名。然后再运行代码，就不会报错了。