这可能是一个简单的问题,但我不知道如何做到这一点。假设我有两个变量,如下所示。
a = 2
b = 3
我想从这里构造一个数据帧:
df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b})
这将生成一个错误:
ValueError:如果使用所有标量值,则必须传递索引
我也试过:
df2 = (pd.DataFrame({'a':a,'b':b})).reset_index()
这会给出相同的错误消息。
您可以尝试将词典包装到列表中:
my_dict = {'A':1,'B':2}
pd.DataFrame([my_dict])
A B
0 1 2
您还可以使用pd.DataFrame.from_records
,这在您手头已有词典时更方便:
df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }])
如果需要,还可以通过以下方式设置索引:
df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }], index='A')
错误消息表示,如果要传递标量值,则必须传递索引。因此,您可以不对列使用标量值,例如使用列表:
>>> df = pd.DataFrame({'A': [a], 'B': [b]})
>>> df
A B
0 2 3
或使用标量值并传递索引:
>>> df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b}, index=[0])
>>> df
A B
0 2 3
我在python上运行了以下代码,以便从一开始就检索各种加密货币收盘价。我已使用以下代码成功运行它: 现在,我将其更改如下(包括完整代码),并得到一个ValueError。 [LN1] [LN2] [LN3] [LN4] 我现在得到以下错误: --------------------------------------------------------------------------- Va
问题内容: 我在导入带有熊猫的JSON文件时遇到一些困难。 这是我得到的错误: 文件结构是这样简化的: 它来自Coursera的华盛顿大学的机器学习课程。您可以在这里找到文件。 问题答案: 尝试 该文件仅包含键值为标量的键值对。您可以使用将其转换为数据框。 您还可以执行以下操作: 现在数据就是字典。您可以将其传递给数据框构造函数,如下所示:
我在导入带有熊猫的JSON文件时遇到了一些困难。 这是我得到的错误: 文件结构简化如下: 它来自Coursera上的华盛顿大学机器学习课程。你可以在这里找到文件。
按照以下代码将多个转换为时 ,编译器返回一个错误 ValueError:如果使用所有标量值,则必须传递索引 基于OP,参数输入如下 但是,编译器返回diff rent错误 例外:数据必须是一维的 我可以知道如何解决这个问题吗?
目前,我使用for循环从文件夹中读取csv文件。读取csv文件后,我将数据存储到字典的一行中。当我使用"print(list_of_dfs.dtypes)"打印数据类型时,我会收到: 数据类型:对象日期时间:对象值:float64 ID:int64 ID名称:对象。 请注意,这是一个嵌套字典,每个数据字段中存储了数千个值。我有上面列出的26行结构。我试图将字典行附加到一个数据框中,其中我将只有一行
我想对数据帧应用一个函数,该数据帧为原始数据集中的每一列返回几列。apply函数返回包含列和索引的DataFrame,但仍会引发错误ValueError:如果使用所有标量值,则必须传递索引。 我试着设置输出数据帧的名称,将列设置为多索引,并将索引设置为多索引,但都不起作用。 示例:我有这个输入数据帧 apply_函数如下所示: 这会引发错误: ValueError:如果使用所有标量值,则必须传递索