Python ValueError:无法将大小为2070的序列复制到维度为2的阵列轴 尝试执行k意味着通过将多个csv文件附加到时间序列数据来进行聚类。 但在误差以下 104 {2070}

ValueError回溯（最近一次调用上次） 在里面 71公里=时间序列平均值（n_集群=集群计数，metric=“dtw”） 72 --->73标签=公里拟合度（mySeries）

拟合预测中的~\anaconda3\lib\site packages\tslearn\clustering\kmeans.py（self，X，y） 810每个样本所属集群的索引。 811 """ -->812 X=检查数组（X，allow\u nd=True，force\u all\u finite='allow-nan'） 813返回自适配（X，y）标签_ 814

检查数组中的~\anaconda3\lib\site packages\sklearn\utils\validation.py（数组、接受稀疏、接受大稀疏、数据类型、顺序、复制、强制所有有限、确保2d、允许nd、确保最小样本、确保最小特征、警告数据类型、估计器） 529 array=array.astype（dtype，casting=“不安全”，copy=False） 530其他： -->531数组=np.asarray（数组，顺序=order，dtype=dtype） 532除复杂警告外： 533 raise VALUERROR（“不支持复杂数据\n”

asarray中的~\AppData\Roaming\Python\Python37\site packages\numpy\core\u asarray.py（a，数据类型，顺序） 83 84 """ --->85返回数组（a，数据类型，副本=False，顺序=order） 86 87

ValueError:无法将大小为2070的序列复制到维度为2的阵列轴

我的代码是：

for filename in os.listdir(directory):
    if filename.endswith(".csv"):
        df = pd.read_csv(directory+filename)
mySeries.append(df)
        namesofMySeries.append(filename[:-2])
print(len(mySeries))
series_lengths = {len(series) for series in mySeries}
print(series_lengths)
cluster_count = math.ceil(math.sqrt(len(mySeries))) 

km = TimeSeriesKMeans(n_clusters=cluster_count, metric="dtw")

labels = km.fit_predict(mySeries)

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看起来您有多维数组，通过查看错误消息，您可以打印数据帧头和数据帧的形状吗？此外，变量mySeries是数据帧的列表？因为这可能是问题所在，您可能需要先关注该列表，如果所有CSV文件共享同一架构结构，您可以我很容易就做这样的事情： \

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打印形状和系列会在64数据类型中提供104{2070}小时的对象流：object[小时流量0 01-12-2020 20:00 400 1 01-12-2020 21:00 199 2 01-12-2020 22:00 92 3 01-12-2020 23:00 4 02-12-2020 00:00 2………2065 28-02-2021 17:00 1549 2066 28-02-2021 18:00 1586 2067 28-02-2021 19:00 1471[2070行x 2列]，Hour Flow pd.concat（）给出了形状（215280，），但它应该是{2070，2070}@GaganbirKaur我认为问题可能在于如何将数据帧保存到列表中。如果确保第一个数据帧具有所需的结构，并且所有文件保存相同的架构，则可以确保pd.concat（）将这些数据帧堆叠到一个数据帧中

final_df = pd.concat(mySeries)