La creazione di Panda DataFrame dai valori nelle variabili fornisce "ValueError: se si utilizzano tutti i valori scalari, è necessario passare un indice"

Questa potrebbe essere una domanda semplice, ma non riesco a capire come farlo. Diciamo che ho due variabili come segue.

a = 2
b = 3

Voglio costruire un DataFrame da questo:

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

Questo genera un errore:

ValueError: se si utilizzano tutti i valori scalari, è necessario passare un indice

Ho provato anche questo:

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

Questo dà lo stesso messaggio di errore.

Il messaggio di errore dice che se si passano valori scalari, è necessario passare un indice. Quindi non è possibile utilizzare valori scalari per le colonne, ad esempio utilizzare un elenco:

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

o usa valori scalari e passa un indice:

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

Puoi anche usare quello pd.DataFrame.from_recordsche è più conveniente quando hai già il dizionario in mano:

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

Puoi anche impostare l'indice, se lo desideri, tramite:

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

Devi prima creare una serie di panda. Il secondo passo è convertire la serie Panda in frame di dati Panda.

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

Puoi anche fornire un nome di colonna.

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

Puoi provare a inserire il dizionario nell'elenco

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

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

Forse Series fornirebbe tutte le funzioni di cui hai bisogno:

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

DataFrame può essere pensato come una raccolta di serie, quindi è possibile:

• Concatena più serie in un frame di dati (come descritto qui )

• Aggiungi una variabile Series nel frame di dati esistente ( esempio qui )

Devi fornire gli iterabili come valori per le colonne Pandas DataFrame:

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

Ho avuto lo stesso problema con gli array intorpiditi e la soluzione è appiattirli:

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

df = pd.DataFrame(data)

Se si intende convertire un dizionario di scalari, è necessario includere un indice:

import pandas as pd

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

Sebbene l'indice non sia richiesto per un dizionario di elenchi, la stessa idea può essere espansa in un dizionario di elenchi:

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)

Naturalmente, per il dizionario degli elenchi, è possibile creare il frame di dati senza un indice:

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

Puoi provare:

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

Dalla documentazione sull'argomento "orient": se le chiavi del dict passato devono essere le colonne del DataFrame risultante, passare le "colonne" (impostazione predefinita). In caso contrario, se le chiavi devono essere righe, passare "indice".

Panda magici al lavoro. Tutta la logica è fuori.

Il messaggio di errore "ValueError: If using all scalar values, you must pass an index"indica che è necessario passare un indice.

Questo non significa necessariamente che passare un indice fa fare ai panda quello che vuoi che faccia

Quando si passa un indice, i panda trattano le chiavi del dizionario come nomi di colonna e i valori come ciò che la colonna deve contenere per ciascuno dei valori nell'indice.

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

    A   B
1   2   3

Passando un indice più grande:

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

Un indice viene generalmente generato automaticamente da un frame di dati quando non ne viene fornito nessuno. Tuttavia, Panda non sa quante righe di 2e 3vuoi. Puoi comunque essere più esplicito al riguardo

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

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

L'indice predefinito è basato su 0 però.

Consiglierei di passare sempre un dizionario di elenchi al costruttore di dataframe durante la creazione di dataframe. È più facile da leggere per altri sviluppatori. Pandas ha molti avvertimenti, non costringere gli altri sviluppatori ad esperti in tutti loro per leggere il tuo codice.

l'input non deve essere un elenco di record, ma può anche essere un singolo dizionario:

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

Che sembra essere equivalente a:

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

Questo perché un DataFrame ha due dimensioni intuitive: le colonne e le righe.

Stai solo specificando le colonne usando le chiavi del dizionario.

Se vuoi solo specificare dati monodimensionali, usa una serie!

Converti dizionario in cornice dati

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

Dai un nuovo nome alla colonna

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

Se hai un dizionario, puoi trasformarlo in un frame di dati Panda con la seguente riga di codice:

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

Basta passare il dict su un elenco:

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