AzureML的Python脚本模块需要返回一个Pandas DataFrame。我只想返回一个值,我这样做:只有一个数字存储的Python Pandas DataFrame?
result=7
dataframe1=pd.DataFrame(numpy.zeros(1))
dataframe1[0][0]=result
由我能够在Azure中ML的Python的脚本模块只返回一个值。
什么是使用单一值创建熊猫DataFrame的正确方法?
AzureML的Python脚本模块需要返回一个Pandas DataFrame。我只想返回一个值,我这样做:只有一个数字存储的Python Pandas DataFrame?
result=7
dataframe1=pd.DataFrame(numpy.zeros(1))
dataframe1[0][0]=result
由我能够在Azure中ML的Python的脚本模块只返回一个值。
什么是使用单一值创建熊猫DataFrame的正确方法?
下面的代码应该工作:
import pandas as pd
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
result = pd.DataFrame({'mycol': [123]})
return result,
由于EdChum评论
dataframe1=pd.DataFrame([result], dtype=float)
和它的工作原理,测试,而不是
result=7
dataframe1=pd.DataFrame(numpy.zeros(1))
dataframe1[0][0]=result
,我们并不需要使用numpy的启动与零的返回值。
P.s.如果他想要,EdChum可以做出这个答案。
没有必要为SO做额外的工作,只要记住接受你自己的答案,所以这个问题并不是没有答案,对我来说似乎很奇怪,dtype必须是浮动的,但我从来没有使用azureML +1 – EdChum
最小的是'pd.DataFrame([结果])' – EdChum
@EdChum我试过,但它并没有在Azure中ML工作,它抱怨一些有关错误的类型作为返回类型。 – hhh
那么这里唯一不同的是,你的版本用dtype float生成一个df,我的代码片段会将结果保存为'int',AzureML是否需要浮点数?如果是的话,你可以做'pd.DataFrame([result],dtype = float)' – EdChum