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pandas - 如何 reshape Pandas 数据框作为 keras simpleRNN 的输入?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 07:48:29 25 4
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我有一个像这样的时间序列数据的数据框

df = pd.DataFrame({'TimeStep': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'Feature1': [100, 250, 300, 400, 100, 50],
'Feature2' : [2, 5, 100, 10, 42, 17]})

TimeStep |Feature1 |Feature2
|1 |100 |2
|2 |250 |5
|3 |300 |100
|1 |400 |10
|2 |100 |42
|3 |50 |17
现在我想将这些提供给 keras 中的 simpleRNN 层
例如上面的 Batch Size 为 2,timesteps = 3 和 input_dim = 2
我试过 df.to_numpy().reshape((2, 3, 2)) (当然是真实df的实际尺寸)
那个形状不起作用。
我很感激你能给我的任何指示。
不久前,我对纯 numpy 数组做了类似的事情,但是我没有指定 input_dim 并且有效。
提前致谢!

最佳答案

你很近!如果您 reshape 数据框,不包括 TimeStep列(通过 iloc[:, 1:] ),它应该这样做:

>>> df.iloc[:, 1:].to_numpy().reshape(2, 3, 2)
array([[[100, 2],
[250, 5],
[300, 100]],

[[400, 10],
[100, 42],
[ 50, 17]]], dtype=int64)
其中有 (batch_size, seq_len, num_features)形状。

关于pandas - 如何 reshape Pandas 数据框作为 keras simpleRNN 的输入?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67091275/

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