如何从 DataFrame 中选择一列，使其具有 (n, 1) 而不是 (n,) 的形状？答案

【问题标题】：How can I select a column from a DataFrame so that it has the shape (n, 1) instead of (n,)?如何从 DataFrame 中选择一列，使其具有 (n, 1) 而不是 (n,) 的形状？
【发布时间】：2019-02-05 15:00:27
【问题描述】：

我将数据框的两列分别用作特征和标签：

X = bmi_life_data['BMI']
y = bmi_life_data['Life expectancy']

但我必须将获得的一维数组（ with shape=(n,) ）重塑为形状 (n, 1) 才能被回归.fit() 函数接受：

X = X.values.reshape(len(X), 1)

否则会报错：

bmi_life_model = LinearRegression()
bmi_life_model.fit(X, y)

laos_life_exp = bmi_life_model.predict([[21.07931]])
 
>>>>
ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [  1 163]
None

我也可以在定义 X 时当场重塑，但它几乎相同。我觉得这个重塑步骤很乏味，所以我认为必须有更好的方法。我试图找到它，但我发现的只是矩阵和一维数组之间的区别，这是有用的信息，但没有回答我的问题。

【问题讨论】：

标签： pandas reshape sklearn-pandas numpy-ndarray

【解决方案1】：

这应该有效：

X = bmi_life_data[['BMI']]
y = bmi_life_data[['Life expectancy']]

【讨论】：