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
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()})
其他回答
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
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)
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!
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
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