การสร้าง Panda DataFrame จากค่าในตัวแปรให้“ ValueError: หากใช้ค่าสเกลาร์ทั้งหมดคุณต้องผ่านดัชนี”

นี่อาจเป็นคำถามง่าย ๆ แต่ฉันไม่สามารถหาวิธีทำสิ่งนี้ได้ ให้บอกว่าฉันมีสองตัวแปรดังนี้

a = 2
b = 3

ฉันต้องการสร้าง DataFrame จากสิ่งนี้:

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

สิ่งนี้สร้างข้อผิดพลาด:

ValueError: หากใช้ค่าสเกลาร์ทั้งหมดคุณต้องผ่านดัชนี

ฉันลองสิ่งนี้ด้วย:

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

สิ่งนี้ทำให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดเดียวกัน

ข้อความแสดงข้อผิดพลาดบอกว่าถ้าคุณผ่านค่าสเกลาร์คุณต้องผ่านดัชนี ดังนั้นคุณจึงไม่สามารถใช้ค่าสเกลาร์สำหรับคอลัมน์ได้เช่นใช้รายการ:

>>> df = pd.DataFrame({'A': [a], 'B': [b]})
>>> df
   A  B
0  2  3

หรือใช้ค่าสเกลาร์และส่งผ่านดัชนี:

>>> df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b}, index=[0])
>>> df
   A  B
0  2  3

นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้pd.DataFrame.from_recordsซึ่งสะดวกกว่าเมื่อคุณมีพจนานุกรมอยู่แล้ว:

df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }])

นอกจากนี้คุณยังสามารถตั้งค่าดัชนีถ้าคุณต้องการโดย:

df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }], index='A')

คุณต้องสร้างซีรีย์แพนด้าก่อน ขั้นตอนที่สองคือการแปลงซีรีส์แพนด้าเป็นดาต้าดาต้าแพนด้า

import pandas as pd
data = {'a': 1, 'b': 2}
pd.Series(data).to_frame()

คุณสามารถระบุชื่อคอลัมน์ได้

pd.Series(data).to_frame('ColumnName')

คุณอาจลองห่อพจนานุกรมของคุณลงในรายการ

my_dict = {'A':1,'B':2}

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

ซีรีย์อาจมีฟังก์ชั่นทั้งหมดที่คุณต้องการ:

pd.Series({'A':a,'B':b})

DataFrame ถือได้ว่าเป็นชุดของซีรี่ส์ดังนั้นคุณสามารถ:

• เชื่อมหลายซีรี่ส์เข้าด้วยกันในกรอบข้อมูลเดียว (ดังอธิบายไว้ที่นี่ )

• เพิ่มตัวแปร Series ลงในกรอบข้อมูลที่มีอยู่ ( ตัวอย่างที่นี่ )

คุณต้องระบุ iterables เป็นค่าสำหรับคอลัมน์ Pandas DataFrame:

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

ฉันมีปัญหาเดียวกันกับอาร์เรย์ numpy และวิธีแก้ปัญหาคือทำให้แบน:

data = {
    'b': array1.flatten(),
    'a': array2.flatten(),
}

df = pd.DataFrame(data)

หากคุณต้องการแปลงพจนานุกรมสเกลาร์คุณต้องรวมดัชนี:

import pandas as pd

alphabets = {'A': 'a', 'B': 'b'}
index = [0]
alphabets_df = pd.DataFrame(alphabets, index=index)
print(alphabets_df)

แม้ว่าดัชนีไม่จำเป็นสำหรับพจนานุกรมของรายการความคิดเดียวกันสามารถขยายไปยังพจนานุกรมของรายการ:

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)

แน่นอนสำหรับพจนานุกรมของรายการคุณสามารถสร้างดาต้าเฟรมได้โดยไม่ต้องมีดัชนี:

planets_df = pd.DataFrame(planets)
print(planets_df)

คุณสามารถลอง:

df2 = pd.DataFrame.from_dict({'a':a,'b':b}, orient = 'index')

จากเอกสารเกี่ยวกับอาร์กิวเมนต์ 'orient': หากคีย์ของ dict ที่ส่งผ่านควรเป็นคอลัมน์ของ DataFrame ที่ได้รับผลลัพธ์ให้ส่ง 'column' (ค่าเริ่มต้น) มิฉะนั้นหากคีย์ควรเป็นแถวให้ผ่าน 'ดัชนี'

นุ่นวิเศษในที่ทำงาน ตรรกะทั้งหมดหมดแล้ว

ข้อความแสดงข้อผิดพลาด"ValueError: If using all scalar values, you must pass an index"บอกว่าคุณต้องผ่านดัชนี

นี่ไม่ได้แปลว่าการผ่านดัชนีทำให้แพนด้าทำในสิ่งที่คุณต้องการให้ทำ

เมื่อคุณผ่านดัชนีแพนด้าจะถือว่าคีย์พจนานุกรมของคุณเป็นชื่อคอลัมน์และค่าตามที่ควรมีคอลัมน์สำหรับค่าแต่ละค่าในดัชนี

a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b}, index=[1])

    A   B
1   2   3

ผ่านดัชนีที่ใหญ่กว่า:

df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b}, index=[1, 2, 3, 4])

    A   B
1   2   3
2   2   3
3   2   3
4   2   3

ดัชนีมักจะสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติโดย dataframe เมื่อไม่ได้รับ แต่นุ่นไม่ทราบว่าแถวจำนวนเท่าใด2และ3คุณต้องการ อย่างไรก็ตามคุณสามารถมีความชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้

df2 = pd.DataFrame({'A':[a]*4,'B':[b]*4})
df2

    A   B
0   2   3
1   2   3
2   2   3
3   2   3

แม้ว่าดัชนีเริ่มต้นจะขึ้นอยู่กับ 0

ฉันจะแนะนำให้ส่งพจนานุกรมของรายการไปยังตัวสร้างดาต้าเฟรมเสมอเมื่อสร้างดาต้าเฟรม ง่ายต่อการอ่านสำหรับนักพัฒนาคนอื่น Pandas มีข้อแม้มากมายอย่าทำให้นักพัฒนาคนอื่นต้องให้ผู้เชี่ยวชาญในพวกเขาทั้งหมดเพื่ออ่านโค้ดของคุณ

อินพุตไม่จำเป็นต้องเป็นรายการของบันทึก - สามารถเป็นพจนานุกรมเดียวได้เช่นกัน:

pd.DataFrame.from_records({'a':1,'b':2}, index=[0])
   a  b
0  1  2

ซึ่งดูเหมือนจะเทียบเท่ากับ:

pd.DataFrame({'a':1,'b':2}, index=[0])
   a  b
0  1  2

นี่เป็นเพราะ DataFrame มีสองมิติที่ใช้งานง่าย - คอลัมน์และแถว

คุณกำลังระบุคอลัมน์โดยใช้ปุ่มพจนานุกรมเท่านั้น

หากคุณต้องการระบุข้อมูลหนึ่งมิติให้ใช้ซีรี่ส์!

แปลงพจนานุกรมเป็น Data Frame

col_dict_df = pd.Series(col_dict).to_frame('new_col').reset_index()

ตั้งชื่อใหม่ให้กับคอลัมน์

col_dict_df.columns = ['col1', 'col2']

หากคุณมีพจนานุกรมคุณสามารถเปลี่ยนมันเป็นกรอบข้อมูลแพนด้าด้วยบรรทัดของรหัสต่อไปนี้:

pd.DataFrame({"key": d.keys(), "value": d.values()})

เพียงส่งพจน์ในรายการ:

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