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')

这是因为DataFrame有两个直观的维度——列和行。

您只是使用字典键指定列。

如果您只想指定一维数据，请使用Series!

只要把字典放在一个列表上:

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

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

最简单的选项ls:

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

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