我有一个如下所示的数据集
Plant Brand Volume
A HL 12
B AG 14
A FP 50000
G TT 08
为了训练模型，我用 pd.get_dummies 方法制作了它们(Plant-Brand) 它扩展为 186 列，如下所示；
Plant_A Plant_B ... Brand_HL Brand_AG ...
1 0 1 0
0 1 0 1
1 0 0 0
0 0 0 0
我的模型运行良好，但我需要根据用户输入来使用该模型
用户应仅手动提供 plantID、Brand 和 Volume 我需要转换这些值并以相同的格式(186 列)写入，以便预测独立值
y_pred = model.predict(X_user)
如何将 4 维转换为 186 维？有什么方法可以快速做到这一点吗？
提前致谢，
最佳答案
你可以使用:
np_array = np.asarray(df) # df is your pandas DataFrame
np_array.resize((new_num_rows, new_num_columns))
但您必须记住 old_num_rows * old_num_columns 应等于 new_num_rows * new_num_columns
关于python - 如何将用户输入转换为独立虚拟变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57321552/