Pandas DataFrame 和 Keras 的基础知识，以及如何将 Pandas DataFrame 作为输入传递给 Keras 模型

在本文中，我们将介绍 Pandas DataFrame 和 Keras 的基础知识，以及如何将 Pandas DataFrame 作为输入传递给 Keras 模型。

Pandas DataFrame

Pandas 是基于 NumPy 的 Python 数据分析库。Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。其中，DataFrame 是一种二维表格结构，每列可以是不同的数据类型。

下面是一个简单的 Pandas DataFrame 示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['Female', 'Male', 'Male']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

       name  age  gender
0     Alice   25  Female
1       Bob   30    Male
2  Charlie   35    Male

在 Pandas DataFrame 中，每行都有一个唯一的标签，称为索引。默认情况下，索引是从 0 开始的递增整数。可以使用 index 属性获取索引，使用 columns 属性获取列名。

下面是一个设置了索引和列名的 Pandas DataFrame 示例：

import pandas as pd

data = {'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['Female', 'Male', 'Male']}

df = pd.DataFrame(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie'], columns=['age', 'gender'])
print(df)

输出结果为：

         age  gender
Alice     25  Female
Bob       30    Male
Charlie   35    Male

Pandas DataFrame 提供了许多操作方法，例如：选取、过滤、缺失值处理、排序、聚合等。有关 Pandas DataFrame 的详细介绍，请参阅 Pandas 官方文档。

Keras

Keras 是一个高级深度学习库，旨在促进快速实验和迭代。Keras 提供了简单而一致的界面，可以轻松地构建复杂的神经网络模型。

下面是一个用 Keras 构建简单神经网络的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential(
    [
        layers.Dense(64, activation="relu"),
        layers.Dense(10),
    ]
)

该模型包括两个密集层，第一个层具有 64 个神经元和 ReLU 激活函数，第二个层没有激活函数。这个模型的输出是一个长度为 10 的向量。

使用 compile 方法定义训练过程：

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(1e-3),
              loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[keras.metrics.CategoricalAccuracy()])

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val))

其中，optimizer 是用于训练的优化算法，loss 是损失函数，metrics 是要评估的指标。fit 方法将模型拟合到训练数据上。

Keras 还提供了许多现成的模型，例如：卷积神经网络、循环神经网络、预训练模型等。有关 Keras 的详细介绍，请参阅 Keras 官方文档。