pandas - 如果值包含 3d 数组，如何重塑数据框中的数据

Question

数据框由每个标签中的 3d 数组组成

np.shape(trueDf)
(209, 33,3)

例子

0	1
[1,23,111]	[2,24,122]
[1,24,1212]	[2,24,123

如何重塑数据并在 sklearn 或 keras 中使用它

def my_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(33, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model

我尝试这样做，但出现错误：无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的对象类型 numpy.ndarray）。

model = my_model()
model.fit(x_training_data.iloc[:, :-1].values, y_training_data.iloc[:, :-1].values, 
batch_size=7, verbose=1)

标签： pandaskerasscikit-learn