Python 熊猫-如何将多阵列（3D）转换为可理解的数据帧？

我得到了这种格式，但无法执行df.head（）

错误消息

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IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-5354fc045452> in <module>
----> 1 df = pd.json_normalize(data, ['x', 'y', 'z'])
      2 df

c:\users\xxxxx\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\json\_normalize.py in _json_normalize(data, record_path, meta, meta_prefix, record_prefix, errors, sep, max_level)
    339                 records.extend(recs)
    340 
--> 341     _recursive_extract(data, record_path, {}, level=0)
    342 
    343     result = DataFrame(records)

c:\users\xxxxx\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\json\_normalize.py in _recursive_extract(data, path, seen_meta, level)
    308                         seen_meta[key] = _pull_field(obj, val[-1])
    309 
--> 310                 _recursive_extract(obj[path[0]], path[1:], seen_meta, level=level + 1)
    311         else:
    312             for obj in data:

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

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索引器回溯（最后一次最近调用）
在里面
---->1 df=pd.json_规范化（数据，['x'，'y'，'z']）
2 df
c:\users\xxxxx\appdata\local\programs\python37\lib\site packages\pandas\io\json\\\\\\\\\\\\\\\\ json\\\ normalize中的py\u json\\ normalize.py（数据、记录路径、元、元前缀、记录前缀、错误、sep、最大级别）
339记录。扩展（recs）
340
-->341递归提取（数据，记录路径，{}，级别=0）
342
343结果=数据帧（记录）
c:\users\xxxxx\appdata\local\programs\python37\lib\site packages\pandas\io\json\u normalize.py in\u recursive\u extract（数据、路径、所见元数据、级别）
308所见的元[键]=[拉]字段（obj，val[-1]）
309
-->310递归提取（obj[path[0]]，path[1:]，seen\u meta，level=level+1）
311其他：
312对于数据中的obj：
索引器错误：只有整数、片（`:`）、省略号（`…`）、numpy.newaxis（`None`）和整数或布尔数组是有效的索引

---

我正在使用此数据集中的数据：

这里的问题是使用

pd.read\u pickle（）

处理数据未保存为“pickle”python对象的情况。在这种情况下，您很可能需要

pd.read\u csv（）

---

只需确保正确设置您的

分隔符

参数

df.head（）之后的结果是什么当然错误消息

df

是一个

列表

而不是

数据帧

df[0]

是一个

数组，它是（x，y，3），其中x和y可能是像素数，3表示红色、绿色和蓝色。您可以使用此格式的数据，或者在需要时转换为数据帧检查数据集了吗？它的二进制
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IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-5354fc045452> in <module>
----> 1 df = pd.json_normalize(data, ['x', 'y', 'z'])
      2 df

c:\users\xxxxx\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\json\_normalize.py in _json_normalize(data, record_path, meta, meta_prefix, record_prefix, errors, sep, max_level)
    339                 records.extend(recs)
    340 
--> 341     _recursive_extract(data, record_path, {}, level=0)
    342 
    343     result = DataFrame(records)

c:\users\xxxxx\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\json\_normalize.py in _recursive_extract(data, path, seen_meta, level)
    308                         seen_meta[key] = _pull_field(obj, val[-1])
    309 
--> 310                 _recursive_extract(obj[path[0]], path[1:], seen_meta, level=level + 1)
    311         else:
    312             for obj in data:

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices