Построение pandas DataFrame из значений в переменных дает «ValueError: Если вы используете все скалярные значения, вы должны передать индекс»

Это может быть простой вопрос, но я не могу понять, как это сделать. Допустим, у меня есть две переменные следующим образом.

a = 2
b = 3

Я хочу построить DataFrame из этого:

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

Это приводит к ошибке:

ValueError: Если используются все скалярные значения, вы должны передать индекс

Я попробовал это также:

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

Это дает то же сообщение об ошибке.

Сообщение об ошибке говорит, что если вы передаете скалярные значения, вы должны передать индекс. Таким образом, вы можете либо не использовать скалярные значения для столбцов - например, использовать список:

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

или используйте скалярные значения и передайте индекс:

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

Вы также можете использовать, pd.DataFrame.from_recordsчто более удобно, когда у вас уже есть словарь:

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

Вы также можете установить индекс, если хотите, следующим образом:

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

Вы должны сначала создать серию панд. Второй шаг - преобразование серии панд в фрейм данных панд.

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

Вы даже можете указать имя столбца.

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

Вы можете попробовать обернуть свой словарь в список

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

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

Возможно, Series предоставит вам все необходимые функции:

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

DataFrame можно рассматривать как коллекцию Series, поэтому вы можете:

• Объединить несколько серий в один фрейм данных (как описано здесь )

• Добавьте переменную Series в существующий фрейм данных ( пример здесь )

Вам необходимо предоставить итерации в качестве значений для столбцов Pandas DataFrame:

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

У меня была такая же проблема с массивами numpy, и решение состоит в том, чтобы сгладить их:

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

df = pd.DataFrame(data)

Если вы намереваетесь преобразовать словарь скаляров, вы должны включить индекс:

import pandas as pd

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

Хотя индекс не требуется для словаря списков, эту же идею можно расширить до словаря списков:

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)

Конечно, для словаря списков вы можете построить фрейм данных без индекса:

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

Вы можете попробовать:

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

Из документации по аргументу 'orient': если ключи переданного dict должны быть столбцами результирующего DataFrame, передайте 'columns' (по умолчанию). В противном случае, если ключи должны быть строками, передайте «index».

Магия панд на работе. Вся логика отсутствует.

Сообщение об ошибке "ValueError: If using all scalar values, you must pass an index"говорит, что вы должны передать индекс.

Это не обязательно означает, что передача индекса заставляет панд делать то, что вы от него хотите

Когда вы передаете индекс, pandas будет рассматривать ключи словаря как имена столбцов, а значения как то, что столбец должен содержать для каждого из значений в индексе.

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

    A   B
1   2   3

Передача большего индекса:

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

Индекс обычно автоматически генерируется кадром данных, если он не указан. Тем не менее, панды не знает, сколько строк 2и 3вы хотите. Однако вы можете быть более откровенным об этом

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

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

Индекс по умолчанию равен 0, хотя.

Я бы рекомендовал всегда передавать словарь списков конструктору dataframe при создании кадров данных. Это легче читать для других разработчиков. У Pandas много предостережений, не заставляйте других разработчиков обращаться к экспертам во всех из них, чтобы прочитать ваш код.

входные данные не должны быть списком записей - это может быть также один словарь:

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

Что, кажется, эквивалентно:

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

Это потому, что DataFrame имеет два интуитивно понятных измерения - столбцы и строки.

Вы только указываете столбцы, используя ключи словаря.

Если вы хотите указать только одномерные данные, используйте Series!

Преобразовать словарь в фрейм данных

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

Дайте новое имя колонке

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

Если у вас есть словарь, вы можете превратить его в фрейм данных Pandas со следующей строкой кода:

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

Просто передайте слово в списке:

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