Python 如何为一维和二维阵列强制二维形状

我在运行代码时遇到此错误

Expected 2D array, got 1D array instead

我查了一下，我想我知道为什么，但不知道如何修复它。我有一个2D数组作为源，但我需要获取数组的特定列进行处理。当我取出列时，2D数组变成了1D数组

这是我的密码：

    print(dataframe)
    location = orginalDataframe.columns.get_loc(item) #get the location of the current numberic item
    print(dataframe[:, location])
    dataframe[item] = scaler.inverse_transform(dataframe[:,location]) #reverse previous transformation

第一份打印声明给了我以下信息：

[[0.96570218]
 [0.96570218]
 [1.        ]
 [1.        ]
 [0.86415196]
 [0.86415196]
 [0.82511791]
 [0.82511791]]

2D，但在执行

dataframe[：，location]）

命令后，它会将其转换为：

[0.96570218 0.96570218 1.         1.         0.86415196 0.86415196
 0.82511791 0.82511791 0.91828023 0.91828023 0.76760661 0.76760661
 0.69375734 0.69375734 0.70177708 .. ]

---

在我当前的示例中，这里只有一列，但对于其他列，有多个列。无论有多少列，如何将列保持为2D？

当使用以下内容对列上的数组进行索引时：

location = orginalDataframe.columns.get_loc(item)
dataframe[:, location]

您只需在该索引上添加一个新轴，即可通过

重塑

确保生成的数组是二维的：

dataframe[:, location].reshape(-1, 1)

下面是一个使用示例数组的示例，在对列进行索引的情况下：

a[:,3].reshape(-1, 1).shape
# (15, 1)

结果是一个二维数组，如果我们在两列上建立索引：

a[:,[3,4]].reshape(-1,1).shape
# (30, 1)

---

结果数组也是2D的

它只有一个轴是的，它添加了一个@LostsoulIt只添加了一个新维度。你可以把它压缩回原来的形状@lostsoul谢谢你，我做了比较=dataArray==dataframe equal\u arrays=comparison.all（）打印（equal\u arrays）。返回真值！谢谢