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
只要把字典放在一个列表上:
a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame([{'A':a,'B':b}])
其他回答
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')
首先你需要创造一个熊猫系列。第二步是将pandas系列转换为pandas数据框架。
import pandas as pd
data = {'a': 1, 'b': 2}
pd.Series(data).to_frame()
您甚至可以提供列名。
pd.Series(data).to_frame('ColumnName')
我尝试了转置()，它工作。 缺点:您创建了一个新对象。
testdict1 = {'key1':'val1','key2':'val2','key3':'val3','key4':'val4'}
df = pd.DataFrame.from_dict(data=testdict1,orient='index')
print(df)
print(f'ID for DataFrame before Transpose: {id(df)}\n')
df = df.transpose()
print(df)
print(f'ID for DataFrame after Transpose: {id(df)}')
输出
0
key1 val1
key2 val2
key3 val3
key4 val4
ID for DataFrame before Transpose: 1932797100424
key1 key2 key3 key4
0 val1 val2 val3 val4
ID for DataFrame after Transpose: 1932797125448
```
如果你想转换一个标量字典，你必须包含一个索引:
import pandas as pd
alphabets = {'A': 'a', 'B': 'b'}
index = [0]
alphabets_df = pd.DataFrame(alphabets, index=index)
print(alphabets_df)
虽然索引对于列表字典不需要，但同样的思想可以扩展到列表字典:
planets = {'planet': ['earth', 'mars', 'jupiter'], 'length_of_day': ['1', '1.03', '0.414']}
index = [0, 1, 2]
planets_df = pd.DataFrame(planets, index=index)
print(planets_df)
当然，对于列表字典，你可以在没有索引的情况下构建数据框架:
planets_df = pd.DataFrame(planets)
print(planets_df)
