已经收集并组织了数据，如下所示：

一个观测值被组织成一个数据框

一个数据框由100行组成，按顺序排列。

每行有6个特征和1个标签

如何为LSTM模型重塑这些数据…？

my observation            idx     prod   period   qty      label          0   Customer10  FG1    2483  200.000000   'A'       1   Customer11  FG2    2484  220.000000   'B'       2   Customer12  FG3    2485  240.000000   'C'    3   Customer13  FG1    2485  240.000000   'C'    ...    100 Customer99  FG1    2485  240.000000   'A'

回答：

第一步是将数据框分成x和y变量。

你可以用一个简单的for循环来完成这个操作，我不知道具体的数据格式，所以我只能给出一个模板式的例子。

x = []y = []for i in dataframe:    if Is_Label:        y.append(i)    else:        x.append(i)

接下来，你需要将数组转换为numpy数组。使用导入为np的numpy，你可以这样做：

x = np.array(x)y = np.array(y)

使用numpy，你可以使用.reshape方法将数据重塑成你需要的格式。