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
其他回答
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]})
我对numpy数组也有同样的问题，解决方案是将它们压平:
data = {
'b': array1.flatten(),
'a': array2.flatten(),
}
df = pd.DataFrame(data)
你可以试试:
df2 = pd.DataFrame.from_dict({'a':a,'b':b}, orient = 'index')
来自'orient'参数的文档:如果传递的dict的键应该是结果DataFrame的列，则传递' columns '(默认)。否则，如果键应该是行，则传递' index '。
import pandas as pd
a=2
b=3
dict = {'A': a, 'B': b}
pd.DataFrame(pd.Series(dict)).T
# *T :transforms the dataframe*
Result:
A B
0 2 3
