你可以试试:

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

来自'orient'参数的文档:如果传递的dict的键应该是结果DataFrame的列，则传递' columns '(默认)。否则，如果键应该是行，则传递' index '。

你可以试试:

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

来自'orient'参数的文档:如果传递的dict的键应该是结果DataFrame的列，则传递' columns '(默认)。否则，如果键应该是行，则传递' index '。

将字典转换为数据帧

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

为列指定新名称

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

熊猫在施展魔法。所有的逻辑都是错误的。

错误信息“ValueError:如果使用所有标量值，您必须传递一个索引”表示您必须传递一个索引。

这并不一定意味着传递一个索引就能让熊猫做你想让它做的事情

当你传递一个索引时，pandas会把你的字典键当作列名，把值当作索引中每个值的列应该包含的值。

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

    A   B
1   2   3

传递一个较大的索引:

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

索引通常是由数据帧自动生成的。然而，熊猫不知道你想要多少行2和3。但是你可以更明确地表达出来

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

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

默认的索引是0。

我建议在创建dataframe时，始终将列表字典传递给dataframe构造函数。对于其他开发人员来说，它更容易阅读。Pandas有很多注意事项，不要让其他开发人员为了阅读你的代码而不得不成为所有这些方面的专家。

import pandas as pd
 a=2
 b=3
dict = {'A': a, 'B': b}

pd.DataFrame(pd.Series(dict)).T  
# *T :transforms the dataframe*

   Result:
    A   B
0   2   3

错误消息表示，如果您传递标量值，则必须传递一个索引。所以你可以不为列使用标量值——例如使用一个列表:

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

或者使用标量值并传递一个索引:

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