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
另一个选项是使用Dictionary Comprehension动态地将标量转换为列表:
df = pd.DataFrame(data={k: [v] for k, v in mydict.items()})
表达式{…}创建一个新的字典,其值是一个包含1个元素的列表。例如:
In [20]: mydict
Out[20]: {'a': 1, 'b': 2}
In [21]: mydict2 = { k: [v] for k, v in mydict.items()}
In [22]: mydict2
Out[22]: {'a': [1], 'b': [2]}
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)
import pandas as pd
a=2
b=3
dict = {'A': a, 'B': b}
pd.DataFrame(pd.Series(dict)).T
# *T :transforms the dataframe*
Result:
A B
0 2 3
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