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)
时间: 2024-04-11 22:27:05 浏览: 182
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:
```python
fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=['Fingerprint'])
```
为:
```python
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。
相关问题
Shape of passed values is (1, 7), indices imply (7, 7)报错
这个错误通常是由于数据的维度不匹配引起的。请确保你的数据具有正确的形状和索引。
根据你之前提供的数据,你可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 检查数据的维度:确保数据的形状与你期望的形状一致。可以使用`df.shape`查看数据框的形状,确保行数和列数正确。
2. 检查数据类型:确保数据的类型正确。如果某些列包含了混合类型的数据,可能会导致问题。可以使用`df.dtypes`检查每列的数据类型,并确保它们是你期望的类型。
3. 检查索引:确保索引列有正确的值。可以使用`df.index`查看索引列的值,并确保它们是按照预期排序和标识的。
如果仍然存在问题,请提供更多关于你的数据和代码的细节,以便我可以更好地帮助你解决问题。
我这样写就报错了,ValueError: Shape of passed values is (565, 1), indices imply (565, 2)
这个错误是因为你指定了 `columns` 参数,但是你的数据源(即 `data.Data[0]`)只有一个列,而你指定的 `columns` 参数的长度不匹配。
根据你提供的错误信息,你的数据源中有 565 行,1 列,而你指定了包含 2 个元素的 `columns` 参数,因此会抛出这个错误。
为了解决这个问题,你可以将 `columns` 参数中的元素数量改为 1,如下所示:
```
df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close'])
```
这样,你的代码就可以正常运行了。
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