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。
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
输入不一定是一个记录列表,也可以是一个字典:
pd.DataFrame.from_records({'a':1,'b':2}, index=[0])
a b
0 1 2
这似乎相当于:
pd.DataFrame({'a':1,'b':2}, index=[0])
a b
0 1 2
其他回答
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
如果你有一个字典,你可以用下面这行代码把它转换成pandas数据帧:
pd.DataFrame({"key": d.keys(), "value": d.values()})
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')
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!