Question

我正在尝试解决上述 Kaggle 问题，我想将预处理数据导出到 CSV，以便我可以在 weka 上构建模型，但是当我尝试将其保存在 CSV 中时，我丢失了一个维度，我想保留该 CSV 中的所有信息。这是一个基于时间序列的数据

请帮助我提供相关代码或任何资源。

谢谢

print (scaled_x)

    |x           |y          |z          |label
    |1.485231    |-0.661030  |-1.194153  |0
    |0.888257    |-1.370361  |-0.829636  |0
    |0.691523    |-0.594794  |-0.936247  |0

Fs=20
frame_size = Fs*4 #80
hop_size = Fs*2 #40
    
def get_frames(df, frame_size, hop_size):
    N_FEATURES = 3
    frames = []
    labels = []
    for i in range(0,len(df )- frame_size, hop_size):
        x = df['x'].values[i: i+frame_size]
        y = df['y'].values[i: i+frame_size]
        z = df['z'].values[i: i+frame_size]
        
        label = stats.mode(df['label'][i: i+frame_size])[0][0]
        frames.append([x,y,z])
        labels.append(label)
        
    frames = np.asarray(frames).reshape(-1, frame_size, N_FEATURES)
    labels = np.asarray(labels)
    
    return frames, labels

x,y = get_frames(scaled_x, frame_size, hop_size)
    x.shape, y.shape

((78728, 80, 3), (78728,))

如何将时间序列 3d numpy 数组转换为 2d 熊猫数据帧，以便将其导出为 csv

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