Присоединение объекта класса генератора к кадру данных pandas

Question

У меня есть набор функциональных данных, который содержит много фруктов, и этикетка с логистической вероятностью сообщает, является ли человек яблоком или не использует тензор потока. Однако я не могу добавить прогнозируемые данные в исходный кадр данных.

    predictions = DNN_classifier.predict(input_fn=is_apple_ds)

Возвращает объект класса генератора, и если я создаю столбец и добавляю его в исходный фрейм данных, он просто говорит "объект класса генератора по какому-либо адресу"

Вместо этого я хочу добавить к исходному фрейму данных столбец, в котором вместо этого

будут указаны действительные прогнозные значения.

Edit: Мой вопрос просто заключается в том, как извлечь все значения из объекта генератора и добавить его в кадр данных pandas

Answer 1

Согласно документации tensorflow predict() будет yield каждого прогноза. Вот почему вы получаете объект генератора.

---

def generate_sequence():
    for x in range(0,10):
        yield x

generated_sequence = generate_sequence()

---

>> print(generated_sequence)
<generator object generate_sequence at 0x7fdc31f23990>

---

Вы можете поместить объект генератора в DataFrame, преобразовав его в list или просто вызвав pd.DataFrame() с ним.

>> list(generated_sequence)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>> pd.DataFrame(generated_sequence)

0
0   0
1   1
2   2
3   3
4   4
5   5
6   6
7   7
8   8
9   9