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。
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
你需要提供可迭代对象作为Pandas DataFrame列的值:
df2 = pd.DataFrame({'A':[a],'B':[b]})
其他回答
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']
错误消息表示,如果您传递标量值,则必须传递一个索引。所以你可以不为列使用标量值——例如使用一个列表:
>>> df = pd.DataFrame({'A': [a], 'B': [b]})
>>> df
A B
0 2 3
或者使用标量值并传递一个索引:
>>> df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b}, index=[0])
>>> df
A B
0 2 3
你需要提供可迭代对象作为Pandas DataFrame列的值:
df2 = pd.DataFrame({'A':[a],'B':[b]})
只要把字典放在一个列表上:
a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame([{'A':a,'B':b}])
你也可以使用pd.DataFrame.from_records,这在你已经有字典的情况下更方便:
df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }])
你也可以设置索引,如果你想,通过:
df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }], index='A')