File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 115, in <module> new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': sess.run(y)}) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 468, in __init__ mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 283, in init_dict return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 78, in arrays_to_mgr index = extract_index(arrays) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 387, in extract_index raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index") ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

这个错误是因为在创建pandas.DataFrame的时候，没有传入index参数，且使用的是全部标量值的字典。如果字典中的值是全部标量，则必须传入索引。可以参考下面的代码进行修改：

import pandas as pd

# 假设y是一个numpy数组或张量
y = sess.run(y)

# 创建一个新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': y}, index=range(len(y)))

# 将新的DataFrame对象写入csv文件
new_data.to_csv('new_file.csv', index=False)

这里使用range(len(y))作为新DataFrame的索引，确保索引的长度与数据的长度一致。然后将新的DataFrame对象new_data写入了一个新的csv文件new_file.csv中。通过设置参数index为False，可以避免写入索引列。

综合起来，完整的Python代码如下：

import pandas as pd

# 假设y是一个numpy数组或张量
y = sess.run(y)

# 创建一个新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': y}, index=range(len(y)))

# 将新的DataFrame对象写入csv文件
new_data.to_csv('new_file.csv', index=False)

执行完毕后，会生成一个新的csv文件new_file.csv，其中“wind Speed”列的值为y中的相应数值。