将Numpy转换为DataFrame

Question

我的4D Numpy数组的形状为(202, 64, 64, 3)，因此第一个维度是图像的索引，最后3个维度是实际图像。

然后我有'2D Numpy'数组形状'（202,1）'包含每个图像的标签

我想创建一个包含两列'Pixel Array'和'Labels'的pandas数据框，这样我就可以执行一些操作如何做到这一点？

Train = pd.DataFrame({'Pixel':X, 'Labels':Y})

给我错误：

ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

如何将numpy转换为数据帧？

Answer 1

以下适用于随机生成的大小测试集（50,20,20,3）。我在这里做了两个假设：

1）您的数据称为datalist

2）指数实际上并没有存储在矩阵中（我在脑海中看到4D矩阵时遇到了麻烦）

Y = np.arange(datalist.shape[0],dtype=int)
X = [data for data in datalist]
Train = pd.DataFrame({'Pixel':X, 'Labels':Y})