如何将列中的 k-means 预测聚类添加到 Python 中的数据框
How to add k-means predicted clusters in a column to a dataframe in Python
我对 python 中的 kmeans 聚类有疑问。
所以我是这样分析的：
from sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(n_clusters=12, random_state=1)
new = data._get_numeric_data().dropna(axis=1)
km.fit(new)
predict=km.predict(new)
如何将包含聚类结果的列添加到我的第一个数据框 "data" 作为附加列？谢谢！
假设列长度与数据框中的每一列相同df，您需要做的就是：
df['NEW_COLUMN'] = pd.Series(predict, index=df.index)
我对 python 中的 kmeans 聚类有疑问。
所以我是这样分析的：
from sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(n_clusters=12, random_state=1)
new = data._get_numeric_data().dropna(axis=1)
km.fit(new)
predict=km.predict(new)
如何将包含聚类结果的列添加到我的第一个数据框 "data" 作为附加列？谢谢！
假设列长度与数据框中的每一列相同df，您需要做的就是：
df['NEW_COLUMN'] = pd.Series(predict, index=df.index)