Python：Pandas混乱矩阵问题

Question

我不知道如何为这个问题写一个更好的标题。它是这样工作的：我有一个CSV文件填充了一些数据。CSV文件如下所示：

14 tests runed: 6 passed and 8 failed with accuracy: 42.00%
Picture name    ; Detected as       ; Status
categ1_0.jpg    ; categ8=0.875931   ; Failed
categ1_1.jpg    ; categ8=0.553985   ; Failed
categ2_0.jpg    ; categ2=0.994332   ; Passed
categ2_1.jpg    ; categ2=0.994736   ; Passed
categ3_0.jpg    ; categ3=0.97933    ; Passed
categ3_1.jpg    ; categ3=0.825793   ; Failed
categ4_0.jpg    ; categ4=0.63532    ; Failed
categ4_1.jpg    ; categ4=0.520756   ; Failed
categ5_0.jpg    ; categ5=0.999963   ; Failed
categ5_1.jpg    ; categ5=0.999827   ; Failed
categ6_0.jpg    ; categ6=0.99825    ; Passed
categ6_1.jpg    ; categ6=0.475022   ; Failed
categ7_0.jpg    ; categ7=0.9987     ; Passed
categ7_1.jpg    ; categ7=0.982103   ; Passed

在此基础上，我使用以下python代码提取一个混淆矩阵（code works）：

^{pr2}$

但是，如果我更改以下行：

^{3}$

它不再起作用了。当我这么说的时候，我指的是它并没有显示所有的预测类别。例如，如果工作版本中预测的类别是categ8 | categ2 | categ3 | etc（所有的类别都来自Detected as列），那么在非工作版本中，我将只有其中的3个类别（不是全部）。在

我想完成的是在命令行中给出真正的类别名称，而不是从CSV文件中获取它们。在

Answer 1

我想出来了。如果有人遇到同样的问题：真实（实际）结果的条目数必须与预测结果相同。在

我们不能指望一张照片能以20种不同的方式被一个模特以同样的自信来解读：）