最简单的选项ls:

dict  = {'A':a,'B':b}
df = pd.DataFrame(dict, index = np.arange(1) )

你需要提供可迭代对象作为Pandas DataFrame列的值:

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

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

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)

我通常使用以下方法从字典快速创建一个小表。

假设你有一个dict，其中键是文件名，值是对应的文件大小，你可以使用以下代码将它放入一个DataFrame(注意dict上的.items()调用):

files = {'A.txt':12, 'B.txt':34, 'C.txt':56, 'D.txt':78}
filesFrame = pd.DataFrame(files.items(), columns=['filename','size'])
print(filesFrame)

  filename  size
0    A.txt    12
1    B.txt    34
2    C.txt    56
3    D.txt    78