Pandas - KeyError：Kerasモデルを訓練するときにインデックスに '[not]'があります

Question

私のデータセットの部分的な特徴に基づいてKerasモデルを訓練しようとしています。私は、データセットをロードし、そのような機能を抽出しました：

train_data = pd.read_csv('../input/data.csv') 

X = train_data.iloc[:, 0:30] 
Y = train_data.iloc[:,30] 

# Code for selecting the important features automatically (removed) ...  

# Selectintg important features 14,17,12,11,10,16,18,4,9,3 
X = train_data.reindex(columns=['V14','V17','V12','V11','V10','V16','V18','V4','V9','V3']) 
print(X.shape[1]) # -> 10 

しかし、私はフィット法呼んでいるとき：

KeyError: '[3 2 5 1 0 4] not in index' 

：

# Fit the model 
history = model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=10, batch_size=10, verbose=0, callbacks=[early_stop]) 

私は次のエラーを取得します

私は何が欠けていますか？

Answer 1

kerasはモデル入力がnumpyアレイであることを想定しています（pandas.DataFrameではなく）。試してみてください：

X = train_data.iloc[:, 0:30].as_matrix() 
Y = train_data.iloc[:,30].as_matrix() 

as_matrix方法はnumpy.arrayにpandas.DataFrameを変換したよう。