Membangun panda DataFrame dari nilai dalam variabel memberikan "ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar, Anda harus melewati indeks"

Ini mungkin pertanyaan sederhana, tapi saya tidak tahu bagaimana melakukan ini. Katakanlah saya memiliki dua variabel sebagai berikut.

a = 2
b = 3

Saya ingin membuat DataFrame dari ini:

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

Ini menghasilkan kesalahan:

ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar, Anda harus melewati indeks

Saya mencoba ini juga:

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

Ini memberikan pesan kesalahan yang sama.

Pesan kesalahan mengatakan bahwa jika Anda melewati nilai skalar, Anda harus melewati indeks. Jadi, Anda tidak dapat menggunakan nilai skalar untuk kolom - misalnya menggunakan daftar:

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

atau gunakan nilai skalar dan lewati indeks:

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

Anda juga dapat menggunakan pd.DataFrame.from_recordsmana yang lebih nyaman ketika Anda sudah memiliki kamus di tangan:

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

Anda juga dapat mengatur indeks, jika diinginkan, dengan:

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

Anda harus membuat seri panda terlebih dahulu. Langkah kedua adalah mengubah seri panda menjadi bingkai data panda.

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

Anda bahkan dapat memberikan nama kolom.

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

Anda dapat mencoba membungkus kamus Anda ke dalam daftar

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

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

Mungkin Series akan menyediakan semua fungsi yang Anda butuhkan:

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

DataFrame dapat dianggap sebagai kumpulan dari Seri maka Anda dapat:

• Menggabungkan beberapa seri menjadi satu bingkai data (seperti dijelaskan di sini )

• Tambahkan variabel Seri ke dalam kerangka data yang ada ( contoh di sini )

Anda harus memberikan iterables sebagai nilai untuk kolom DataFrame Pandas:

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

Saya memiliki masalah yang sama dengan array numpy dan solusinya adalah meratakan mereka:

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

df = pd.DataFrame(data)

Jika Anda ingin mengonversi kamus skalar, Anda harus memasukkan indeks:

import pandas as pd

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

Meskipun indeks tidak diperlukan untuk kamus daftar, ide yang sama dapat diperluas ke kamus daftar:

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)

Tentu saja, untuk kamus daftar, Anda dapat membuat kerangka data tanpa indeks:

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

Kamu bisa mencoba:

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

Dari dokumentasi pada argumen 'orient': Jika kunci dict yang dikirimkan harus berupa kolom dari DataFrame yang dihasilkan, berikan 'kolom' (default). Kalau tidak, jika kunci harus baris, lewati 'indeks'.

Sihir panda sedang bekerja. Semua logika keluar.

Pesan kesalahan "ValueError: If using all scalar values, you must pass an index"Mengatakan Anda harus melewati indeks.

Ini tidak berarti lulus indeks membuat panda melakukan apa yang Anda inginkan

Saat Anda melewati indeks, panda akan memperlakukan kunci kamus Anda sebagai nama kolom dan nilai-nilai sebagai apa yang seharusnya berisi kolom untuk masing-masing nilai dalam indeks.

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

    A   B
1   2   3

Melewati indeks yang lebih besar:

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

Indeks biasanya secara otomatis dihasilkan oleh kerangka data ketika tidak ada yang diberikan. Namun, panda tidak tahu berapa banyak baris 2dan yang 3Anda inginkan. Namun Anda bisa lebih eksplisit tentang hal itu

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

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

Indeks bawaannya adalah 0.

Saya akan merekomendasikan selalu melewati kamus daftar ke konstruktor dataframe saat membuat dataframe. Lebih mudah dibaca untuk pengembang lain. Panda memiliki banyak peringatan, jangan buat pengembang lain harus ahli dalam semuanya untuk membaca kode Anda.

input tidak harus berupa daftar catatan - itu bisa berupa kamus tunggal juga:

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

Yang tampaknya setara dengan:

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

Ini karena DataFrame memiliki dua dimensi intuitif - kolom dan baris.

Anda hanya menentukan kolom menggunakan tombol kamus.

Jika Anda hanya ingin menentukan data satu dimensi, gunakan Seri!

Konversi Kamus ke Bingkai Data

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

Beri nama baru ke Kolom

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

Jika Anda memiliki kamus, Anda dapat mengubahnya menjadi bingkai data panda dengan baris kode berikut:

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

Lewati dikt pada daftar:

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