Python -重塑数组：线性回归分组依据

dkqlctbz 于 2023-05-16 发布在 Python

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无法从函数输出数据，正在按预测（按ClientID）返回组。
错误是围绕我一直试图重塑工作的数组。

def model(dfTotal3, target):
    y = dfTotal3[['Steps']].values
    X = dfTotal3[['WeightDiff']].values
    X = X.reshape(X.shape[1:])
    X = X.transpose()
    return np.squeeze(LinearRegression().fit(X, y).predict(target))

def group_predictions(df, target):
    target = dfWeightComp[['DTWDG']].values
    return dfTotal3.groupby('ClientID').apply(model, target)

group_predictions(dfTotal3, dfTotal3['DTWDG'])

由此产生的错误是：

ValueError: cannot reshape array of size 10 into shape (1,)

但是，当我将10换成1时，我得到以下错误：

ValueError: cannot reshape array of size 10 into shape ()

我正在寻找一个动态的解决方案，因为我的数据集的增长，任何帮助将不胜感激。

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/76248508/python-reshaping-array-linear-regression-group-by

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按热度按时间

bsxbgnwa1#

下面的代码适用于此解决方案：

def model(dfTotal3, target):
    y = dfTotal3[['Steps']].values
    X = dfTotal3[['WeightDiff']].values
    X = X.reshape(-1, 1)
    return np.squeeze(LinearRegression().fit(X, y).predict(target.reshape(-1, 1)))

def group_predictions(df):
    predictions = df.groupby('ClientID')['PredictedSteps'].apply(list)
    df_steps = pd.DataFrame(columns=['ClientID', 'Steps'])
    for client_id, steps in predictions.iteritems():
        df_steps = pd.concat([df_steps, pd.DataFrame({'ClientID': [client_id], 'Steps': [np.mean(steps)]})], ignore_index=True)
    return df_steps

print(df_steps)

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