将生成器类对象追加到pandas数据框

我有一个包含多种水果的特征数据集，标签使用TensorFlow给出了一种逻辑概率，用以判断某一水果是否为苹果。然而，我似乎无法将预测数据添加到原始数据框中。

    predictions = DNN_classifier.predict(input_fn=is_apple_ds)

这返回了一个生成器类对象，如果我创建一个列并将其添加到原始数据框中，它只会显示“生成器类对象在某个地址”。

我希望在原始数据框中添加一列，显示实际的预测值，而不是这样。

编辑：我的问题简单来说就是如何从生成器对象中提取所有值并添加到pandas数据框中

回答：

根据tensorflow的文档，predict()会yield每个预测。这就是为什么你会得到一个生成器对象。

def generate_sequence():    for x in range(0,10):        yield xgenerated_sequence = generate_sequence()

>> print(generated_sequence)<generator object generate_sequence at 0x7fdc31f23990>

你可以通过将生成器对象转换为list或直接使用pd.DataFrame()将其放入DataFrame中。

>> list(generated_sequence)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>> pd.DataFrame(generated_sequence)00   01   12   23   34   45   56   67   78   89   9

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