如何解决如何将Scikit学习的load_digits转换为Pandas数据集?
from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
import pandas as pd
df= pd.DataFrame(data= digits.data,columns=digits.feature_names)
df['images']= digits.images
AssertionError:新值的形状必须与管理者形状兼容
这行代码df['images']= digits.images
解决方法
如果查看digits.images
形状,您会发现其尺寸为(1797,8,8)
,这意味着您将无法直接将其适合(1797,64)
数据框。如果只需要具有功能和标签数据框,则只需对as_frame=True
调用使用load_digits
参数:
from sklearn.datasets import load_digits
import pandas as pd
digits=load_digits(as_frame=True)
X = digits.data
y = digits.target
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