从变量中的值构造pandas DataFrame给出“ValueError:如果使用所有标量值，必须传递索引”

这可能是一个简单的问题，但我不知道该怎么做。假设有两个变量。

a = 2
b = 3

我想从这个构建一个数据框架:

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

这会产生一个错误:

ValueError:如果使用所有标量值，则必须传递一个索引

我也试过这个:

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

这将给出相同的错误消息。

当前回答

你可以试着把你的字典包装成一个列表:

my_dict = {'A':1,'B':2}
pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

其他回答

将“a”和“b”值更改为列表，如下所示:

a = [2]
b = [3]

然后执行如下代码:

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

你会得到:

    A   B
0   2   3

如果你有一个字典，你可以用下面这行代码把它转换成pandas数据帧:

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

输入不一定是一个记录列表，也可以是一个字典:

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

这似乎相当于:

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

也许Series会提供你需要的所有函数:

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

DataFrame可以被认为是一个系列的集合，因此你可以:

将多个Series连接到一个数据帧中(如此处所述) 向现有数据帧中添加一个Series变量(示例如下)

你需要提供可迭代对象作为Pandas DataFrame列的值:

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

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