从变量中的值构造pandas DataFrame给出“ValueError:如果使用所有标量值，必须传递索引”

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

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')

其他回答

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!

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

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')

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)

将“a”和“b”值更改为列表，如下所示:

a = [2]
b = [3]

然后执行如下代码:

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

你会得到:

    A   B
0   2   3

推荐文章