from sklearn.datasets import make_classification
df = make_classification(n_samples=10000, n_features=9, n_classes=1, random_state = 18,
                                    class_sep=2, n_informative=4)

创建数据后，它是一个元组，将元组转换为pandas数据框后

df = pd.DataFrame(data, columns=["1","2","3","4","5","6","7","8","9"])

因此我得到了9个特征（列），但当我尝试插入9列时，它提示错误。

ValueError: 传递的值的形状为(2, 1)，索引暗示为(2, 9)

基本上我想生成数据并将其转换为pandas数据框，但未能成功。错误是：

回答：

元组的第一个条目包含特征数据，第二个条目包含类别标签。因此，如果你想创建特征数据的pd.dataframe，你应该使用pd.DataFrame(df[0], columns=["1","2","3","4","5","6","7","8","9"])。