从变量中的值构造pandas DataFrame给出“ValueError:如果使用所有标量值，必须传递索引”

这可能是一个简单的问题，但我不知道该怎么做。假设有两个变量。

a = 2
b = 3

我想从这个构建一个数据框架:

df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b})

这会产生一个错误:

ValueError:如果使用所有标量值，则必须传递一个索引

我也试过这个:

df2 = (pd.DataFrame({'a':a,'b':b})).reset_index()

这将给出相同的错误消息。

当前回答

将字典转换为数据帧

col_dict_df = pd.Series(col_dict).to_frame('new_col').reset_index()

为列指定新名称

col_dict_df.columns = ['col1', 'col2']

其他回答

你可以试着把你的字典包装成一个列表:

my_dict = {'A':1,'B':2}
pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

如果你有一个字典，你可以用下面这行代码把它转换成pandas数据帧:

pd.DataFrame({"key": d.keys(), "value": d.values()})

也许Series会提供你需要的所有函数:

pd.Series({'A':a,'B':b})

DataFrame可以被认为是一个系列的集合，因此你可以:

将多个Series连接到一个数据帧中(如此处所述) 向现有数据帧中添加一个Series变量(示例如下)

这是因为DataFrame有两个直观的维度——列和行。

您只是使用字典键指定列。

如果您只想指定一维数据，请使用Series!

另一个选项是使用Dictionary Comprehension动态地将标量转换为列表:

df = pd.DataFrame(data={k: [v] for k, v in mydict.items()})

表达式{…}创建一个新的字典，其值是一个包含1个元素的列表。例如:

In [20]: mydict
Out[20]: {'a': 1, 'b': 2}

In [21]: mydict2 = { k: [v] for k, v in mydict.items()}

In [22]: mydict2
Out[22]: {'a': [1], 'b': [2]}

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