Побудова панд DataFrame із значень змінних дає "ValueError: Якщо ви використовуєте всі скалярні значення, ви повинні передати індекс"

Це може бути простим питанням, але я не можу зрозуміти, як це зробити. Скажемо, що у мене є дві змінні наступним чином.

a = 2
b = 3

Я хочу створити DataFrame з цього:

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

Це створює помилку:

ValueError: Якщо ви використовуєте всі скалярні значення, ви повинні пройти індекс

Я також спробував це:

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

Це дає те саме повідомлення про помилку.

Повідомлення про помилку говорить про те, що якщо ви передаєте скалярні значення, вам потрібно пройти індекс. Тому ви не можете використовувати скалярні значення для стовпців - наприклад, використовувати список:

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

або використовувати скалярні значення та передавати індекс:

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

Ви також можете скористатись тим, pd.DataFrame.from_recordsщо зручніше, коли у вас вже є словник:

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

Ви також можете встановити індекс, якщо хочете:

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

Спочатку потрібно створити серію панд. Другий крок - перетворення рядів панд у рамки даних панди.

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

Можна навіть вказати назву стовпця.

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

Ви можете спробувати ввести свій словник у список

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

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

Можливо, Series надасть усі необхідні функції:

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

DataFrame можна розглядати як колекцію серій, отже, ви можете:

• Об'єднайте кілька серій в один кадр даних (як описано тут )

• Додайте змінну Series в існуючий кадр даних ( приклад тут )

Вам потрібно надати ітерабелі як значення для стовпців Pandas DataFrame:

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

У мене була така ж проблема з нумеровими масивами, і рішення полягає в їх згладженні:

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

df = pd.DataFrame(data)

Якщо ви маєте намір перетворити словник скалярів, ви повинні включити індекс:

import pandas as pd

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

Хоча індекс не потрібен для словника списків, та ж ідея може бути розширена до словника списків:

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)

Звичайно, для словника списків ви можете побудувати кадр даних без індексу:

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

Ви можете спробувати:

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

З документації на аргумент «орієнтуватися»: Якщо ключами прийнятого дикта повинні бути стовпці отриманого DataFrame, передайте «стовпці» (за замовчуванням). В іншому випадку, якщо ключі повинні бути рядками, передайте «індекс».

Панда магія на роботі. Вся логіка вийшла.

Повідомлення про помилку "ValueError: If using all scalar values, you must pass an index"говорить, що ви повинні пройти індекс.

Це не обов'язково означає, що передача індексу змушує панди робити те, що ви хочете

Під час передачі індексу панди розглядають ваші словникові ключі як назви стовпців, а значення - як те, що стовпець повинен містити для кожного зі значень в індексі.

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

    A   B
1   2   3

Проходження більшого індексу:

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

Індекс, як правило, автоматично генерується фреймом даних, коли не вказано жодного. Однак, панди не знають , скільки рядків 2і 3ви хочете. Однак ви можете бути більш чіткими щодо цього

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

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

Індекс за замовчуванням дорівнює 0, хоча.

Я б рекомендував завжди створювати словник списків конструктору фреймів даних при створенні фреймів даних. Простіше читати іншим розробникам. У Pandas є багато застережень, не змушуйте інших розробників доводитись до експертів з усіх них, щоб прочитати ваш код.

вхід не повинен бути списком записів - це може бути і один словник:

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

Яке здається рівнозначним:

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

Це тому, що DataFrame має два інтуїтивно зрозумілих виміри - стовпці та рядки.

Ви вказуєте стовпці лише за допомогою словникових клавіш.

Якщо ви хочете вказати лише одновимірні дані, використовуйте серію!

Перетворити словник у кадр даних

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

Дайте нове ім’я Колонці

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

Якщо у вас є словник, ви можете перетворити його в кадр даних панди з наступним рядком коду:

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

Просто передайте диктант у списку:

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