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

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)

其他回答

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')

你可以试试这个: df2 = pd.DataFrame.from_dict ({a: a、b: b},东方=“指数”)

只要把字典放在一个列表上:

a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame([{'A':a,'B':b}])

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)

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)