我想從數據幀（make_results 中的 df）中獲取索引，并確保只有索引是其他兩個數據幀（X_train、X_test）中的列。但我目前收到錯誤：TypeError：不可散列的類型：'numpy.ndarray'這適用于列表中的多個數據框。所以對于這些數據幀： Dataframes X_Train 和 T_test我希望他們只有與這些索引匹配的列： 索引# Remove variables with no relationship from the X_train and X_test data for each makefor X_train, X_test in zip([t[0] for t in makes_train_test_sets], [t[1] for t in makes_train_test_sets]): # Remove test and training data any insignificant variables X_train = X_train.filter(df.index.values for df in make_results) X_test = X_test.filter(df.index.values for df in make_results)對于數據集 X_train 和 X_test，剩下的唯一列應該是在 make_results 中為 df.index.values 索引的列。
2 回答
明月笑刀無情
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由于某種原因，我無法在 Pandas 中調用列表列表，并且無法編輯元組。最后，我創建了包含數據框和系列的元組列表的副本：
# Drop anything not significant from make_results
for datas in make_results:
datas.drop(datas.loc[datas['P>|z|'] > .05].index, inplace=True)
def remove_others(t, cols):
tuple_list = list(t)
tuple_list[0] = tuple_list[0][cols]
tuple_list[1] = tuple_list[1][cols]
return tuple(tuple_list)
new_train_test_sets = []
list_index = 0
#for df in make_results:
for t in makes_train_test_sets:
new_train_test_sets.append(remove_others(t, make_results[list_index].index.values))
list_index += 1
makes_train_test_sets = new_train_test_sets
紅顏莎娜
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如果我理解您想要正確執行的操作，那么您似乎使用filter了錯誤的方式。
如果您只是想知道如何過濾出作為另一個索引存在的數據框中的列，則需要使用：
X_train.filter(df.index)
如果要遍歷可迭代對象中的所有數據幀并一一過濾：
for X_train, X_test in zip([t[0] for t in makes_train_test_sets],
[t[1] for t in makes_train_test_sets]):
for df in mask_results:
X_train = X_train.filter(df.index)
X_test = X_test.filter(df.index)
您還可以以前“獲取”這些數據幀的所有索引并僅過濾一次：
index_set = set()
for df in mask_results:
index_set = index_set.union(df.index)
for X_train, X_test in zip([t[0] for t in makes_train_test_sets],
[t[1] for t in makes_train_test_sets]):
X_train = X_train.filter(index_set)
X_test = X_test.filter(index_set)
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