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

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

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')

我尝试了转置(),它工作。 缺点:您创建了一个新对象。

testdict1 = {'key1':'val1','key2':'val2','key3':'val3','key4':'val4'}

df = pd.DataFrame.from_dict(data=testdict1,orient='index')
print(df)
print(f'ID for DataFrame before Transpose: {id(df)}\n')

df = df.transpose()
print(df)
print(f'ID for DataFrame after Transpose: {id(df)}')

输出

         0
key1  val1
key2  val2
key3  val3
key4  val4
ID for DataFrame before Transpose: 1932797100424

   key1  key2  key3  key4
0  val1  val2  val3  val4
ID for DataFrame after Transpose: 1932797125448

​```

你可以试试这个: df2 = pd.DataFrame.from_dict ({a: a、b: b},东方=“指数”)

只要把字典放在一个列表上:

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