如何通过for循环在Python中创建DataFrame合并X与预测Y结果

你当前的问题是用pd.Series把每个[X, y]组合当成了单个元素，所以只生成了一列。要得到两列的DataFrame，有两种简单方法：

方法1：基于你现有的循环代码修改 #

你的循环已经把X和y配对成了二维列表，直接用这个列表构造DataFrame并指定列名即可：

import pandas as pd

predictions = []
for i in range(100):
    predictions.append([X_unseen[i], y_pred_unseen[i]])

# 构造DataFrame，指定列名为x和y
df = pd.DataFrame(predictions, columns=['x', 'y'])
print(df)

方法2：跳过循环，直接构造（更高效） #

如果X_unseen和y_pred_unseen是可迭代对象（比如列表、numpy数组），可以直接用字典构造DataFrame，省去循环步骤：

import pandas as pd

# 取前100个元素，直接对应成两列
df = pd.DataFrame({
    'x': X_unseen[:100],
    'y': y_pred_unseen[:100]
})
print(df)

这两种方法都会生成你需要的格式：

x                y
0  ['dude', 'adventure', ...]  ...
1  ['rape', 'joke']            cyberbullying
...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Victoria Kotlyarova