使用列表表作为tensorflow 输入

efzxgjgh  于 2023-03-19  发布在  其他
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我正在尝试填充一个tensorflow 模型,我的表格格式如下:
| 指标|项目a|B|(c)秘书长的报告|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 1个|[1,2,3]|[1,2,3]|[1,2,3]|
| 第二章|[1,2,3]|[1,2,3]|[1,2,3]|
| 三个|[1,2,3]|[1,2,3]|[1,2,3]|
| 四个|[1,2,3]|[1,2,3]|x1米11米1x|
但是它返回了这个错误:
ValueError:未能将NumPy数组转换为Tensor(不支持的对象类型列表)。
我怎样才能喂饱它呢?
我需要改变表格格式吗?

5n0oy7gb

5n0oy7gb1#

如果我没理解错你的问题,这个方法应该适用于你的情况,但是只有当你的 Dataframe 中的每个元素都是相同长度的时候才有效,这里sum会把每一行连接成一个列表,然后你通过重新调整结果数组来重构。

num_cols = len(df.columns)
num_rows = len(df)

res = list(df.sum(axis=1).to_numpy())
# Define which shape you want
res = np.reshape(res, (num_rows, num_cols, -1))
kupeojn6

kupeojn62#

您传递的是列表,但需要数组:

import numpy as np

df['a'] = df['a'].apply(np.array)
df['b'] = df['b'].apply(np.array)
df['c'] = df['c'].apply(np.array)

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