假設(shè)X1和X2是2個(gè)熊貓數(shù)據(jù)框，它們具有相同的列，但順序可能不同。假設(shè)模型是某種sklearn模型，例如LassoCV。說我做model.fit(X1, y)，然后model.predict(X2)。列以不同順序排列是一個(gè)問題，還是模型為列名減輕了權(quán)重？此外，同樣的問題，但如果X1和X2和numpy的陣列？
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是的，我相信這很重要，因?yàn)閟klearn它將pandasDataFrame轉(zhuǎn)換為值數(shù)組（本質(zhì)上是X1.values），而不是注意列名。但是，這很容易解決。只需使用：
X2 = X2[X1.columns]
并將X2的列重新排序?yàn)榕c列相同的順序。X1
numpy當(dāng)然，數(shù)組也是如此，因?yàn)樗鼘⑹鼓Ｐ瓦m合列中的模型X1，因此當(dāng)您預(yù)測時(shí)X2，它將僅基于列中的順序進(jìn)行預(yù)測。X1
范例：
采取以下兩個(gè)數(shù)據(jù)幀：
>>> X1
a b
0 1 5
1 2 6
2 3 7
>>> X2
b a
0 5 3
1 4 2
2 6 1
該模型適用于X1.values：
array([[1, 5],
[2, 6],
[3, 7]])
而您預(yù)測X2.values：
>>> X2.values
array([[5, 3],
[4, 2],
[6, 1]])
模型無法知道列已切換。因此，請手動(dòng)切換它們：
X2 = X2[X1.columns]
>>> X2
a b
0 3 5
1 2 4
2 1 6
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