以下是代码片段，

from sklearn.compose import ColumnTransformerfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder',OneHotEncoder(),[2,3,4])],remainder='passthrough')X = np.array(ct.fit_transform(x_data))X.shape

我得到的形状输出如下

()

当我尝试打印X时，得到的输出如下

array(<8820x35 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'    with 41527 stored elements in Compressed Sparse Row format>, dtype=object)

现在当我尝试将这个数组转换为DataFrame时

X = pd.DataFrame(X)

我得到以下错误

ValueError: Must pass 2-d input

如何将我的NumPy数组转换为DataFrame？

回答：

看起来

ct.fit_transform(x_data)

产生了一个稀疏矩阵。

np.array(...)

只是将其包装在一个对象类型数组中。

array(<8820x35 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'    with 41527 stored elements in Compressed Sparse Row format>, dtype=object)

使用toarray或A将其正确转换为NumPy数组：

X = ct.fit_transform(x_data).A