Das Konstruieren von Pandas DataFrame aus Werten in Variablen ergibt "ValueError: Wenn Sie alle Skalarwerte verwenden, müssen Sie einen Index übergeben".

Dies mag eine einfache Frage sein, aber ich kann nicht herausfinden, wie das geht. Nehmen wir an, ich habe zwei Variablen wie folgt.

a = 2
b = 3

Ich möchte daraus einen DataFrame erstellen:

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

Dies erzeugt einen Fehler:

ValueError: Wenn Sie alle Skalarwerte verwenden, müssen Sie einen Index übergeben

Ich habe das auch versucht:

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

Dies gibt die gleiche Fehlermeldung.

Die Fehlermeldung besagt, dass Sie einen Index übergeben müssen, wenn Sie Skalarwerte übergeben. Sie können also entweder keine Skalarwerte für die Spalten verwenden - z. B. eine Liste:

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

oder verwenden Sie skalare Werte und übergeben Sie einen Index:

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

Sie können auch pd.DataFrame.from_recordsFolgendes verwenden, wenn Sie das Wörterbuch bereits zur Hand haben:

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

Sie können den Index auch festlegen, wenn Sie möchten:

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

Sie müssen zuerst eine Pandas-Serie erstellen. Der zweite Schritt besteht darin, die Pandas-Serie in einen Pandas-Datenrahmen zu konvertieren.

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

Sie können sogar einen Spaltennamen angeben.

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

Sie können versuchen, Ihr Wörterbuch in eine Liste einzuschließen

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

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

Vielleicht bietet Series alle Funktionen, die Sie benötigen:

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

DataFrame kann als eine Sammlung von Serien betrachtet werden, daher können Sie:

• Verketten Sie mehrere Serien zu einem Datenrahmen (wie hier beschrieben ).

• Fügen Sie dem vorhandenen Datenrahmen eine Serienvariable hinzu ( Beispiel hier )

Sie müssen iterables als Werte für die Pandas DataFrame-Spalten angeben:

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

Ich hatte das gleiche Problem mit Numpy-Arrays und die Lösung besteht darin, sie zu reduzieren:

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

df = pd.DataFrame(data)

Wenn Sie ein Skalarwörterbuch konvertieren möchten, müssen Sie einen Index einfügen:

import pandas as pd

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

Obwohl für ein Listenwörterbuch kein Index erforderlich ist, kann dieselbe Idee auf ein Listenwörterbuch erweitert werden:

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)

Natürlich können Sie für das Listenwörterbuch den Datenrahmen ohne Index erstellen:

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

Du könntest es versuchen:

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

Aus der Dokumentation zum Argument 'orient': Wenn die Schlüssel des übergebenen Diktats die Spalten des resultierenden DataFrame sein sollen, übergeben Sie 'Spalten' (Standard). Andernfalls, wenn die Schlüssel Zeilen sein sollten, übergeben Sie 'index'.

Pandas Magie bei der Arbeit. Alle Logik ist aus.

Die Fehlermeldung besagt, "ValueError: If using all scalar values, you must pass an index"dass Sie einen Index übergeben müssen.

Dies bedeutet nicht unbedingt, dass Pandas durch das Übergeben eines Index das tun, was Sie möchten

Wenn Sie einen Index übergeben, behandeln Pandas Ihre Wörterbuchschlüssel als Spaltennamen und die Werte als das, was die Spalte für jeden der Werte im Index enthalten sollte.

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

    A   B
1   2   3

Übergeben eines größeren Index:

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

Ein Index wird normalerweise automatisch von einem Datenrahmen generiert, wenn keiner angegeben wird. Pandas weiß jedoch nicht, wie viele Zeilen 2und 3Sie möchten. Sie können jedoch expliziter darauf eingehen

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

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

Der Standardindex basiert jedoch auf 0.

Ich würde empfehlen, beim Erstellen von Datenrahmen immer ein Listenwörterbuch an den Datenrahmenkonstruktor zu übergeben. Für andere Entwickler ist es einfacher zu lesen. Pandas hat viele Vorbehalte. Lassen Sie andere Entwickler nicht zu Experten werden, um Ihren Code zu lesen.

Die Eingabe muss keine Liste von Datensätzen sein - es kann sich auch um ein einzelnes Wörterbuch handeln:

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

Welches scheint gleichbedeutend zu sein mit:

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

Dies liegt daran, dass ein DataFrame zwei intuitive Dimensionen hat - die Spalten und die Zeilen.

Sie geben die Spalten nur mit den Wörterbuchschlüsseln an.

Wenn Sie nur eindimensionale Daten angeben möchten, verwenden Sie eine Serie!

Wörterbuch in Datenrahmen konvertieren

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

Geben Sie der Spalte einen neuen Namen

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

Wenn Sie ein Wörterbuch haben, können Sie es mit der folgenden Codezeile in einen Pandas-Datenrahmen verwandeln:

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

Geben Sie das Diktat einfach auf eine Liste:

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