Construir o DataFrame dos pandas a partir de valores em variáveis ​​fornece "ValueError: se você estiver usando todos os valores escalares, deverá passar um índice"

Esta pode ser uma pergunta simples, mas não consigo descobrir como fazer isso. Digamos que eu tenho duas variáveis ​​da seguinte maneira.

a = 2
b = 3

Eu quero construir um DataFrame a partir disso:

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

Isso gera um erro:

ValueError: se estiver usando todos os valores escalares, você deve passar um índice

Eu tentei isso também:

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

Isso dá a mesma mensagem de erro.

A mensagem de erro diz que se você estiver passando valores escalares, precisará passar um índice. Portanto, você não pode usar valores escalares para as colunas - por exemplo, use uma lista:

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

ou use valores escalares e passe um índice:

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

Você também pode usar o pd.DataFrame.from_recordsque é mais conveniente quando você já tem o dicionário em mãos:

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

Você também pode definir o índice, se desejar, por:

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

Você precisa criar uma série de pandas primeiro. O segundo passo é converter a série de pandas em dataframe de pandas.

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

Você pode até fornecer um nome de coluna.

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

Você pode tentar incluir seu dicionário na lista

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

pd.DataFrame([my_dict])

   A  B
0  1  2

Talvez o Series forneça todas as funções necessárias:

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

O DataFrame pode ser considerado uma coleção de Séries, portanto, você pode:

• Concatene várias séries em um quadro de dados (conforme descrito aqui )

• Adicione uma variável Series ao quadro de dados existente ( exemplo aqui )

Você precisa fornecer iterables como os valores para as colunas DataFrame do Pandas:

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

Eu tive o mesmo problema com matrizes numpy e a solução é achatá-las:

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

df = pd.DataFrame(data)

Se você pretende converter um dicionário de escalares, é necessário incluir um índice:

import pandas as pd

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

Embora o índice não seja necessário para um dicionário de listas, a mesma ideia pode ser expandida para um dicionário de listas:

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)

Obviamente, para o dicionário de listas, você pode criar o quadro de dados sem um índice:

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

Você poderia tentar:

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

Na documentação do argumento 'orientar': Se as chaves do ditado passado devem ser as colunas do DataFrame resultante, passe 'colunas' (padrão). Caso contrário, se as chaves forem linhas, passe 'index'.

Pandas mágicos no trabalho. Toda a lógica está fora.

A mensagem de erro "ValueError: If using all scalar values, you must pass an index" Diz que você deve passar um índice.

Isso não significa necessariamente que a aprovação de um índice faça os pandas fazerem o que você quer que ele faça

Quando você passa um índice, os pandas tratam as chaves do dicionário como nomes de colunas e os valores como o que a coluna deve conter para cada um dos valores no índice.

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

    A   B
1   2   3

Passando um índice maior:

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

Um índice geralmente é gerado automaticamente por um quadro de dados quando nenhum é fornecido. No entanto, os pandas não sabe quantas linhas de 2e 3você quer. No entanto, você pode ser mais explícito sobre isso

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

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

O índice padrão é baseado em 0.

Eu recomendaria sempre passar um dicionário de listas para o construtor de quadro de dados ao criar quadros de dados. É mais fácil ler para outros desenvolvedores. O Pandas tem muitas advertências, não faça com que outros desenvolvedores tenham especialistas em todos eles para ler seu código.

a entrada não precisa ser uma lista de registros - também pode ser um dicionário único:

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

O que parece ser equivalente a:

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

Isso ocorre porque um DataFrame possui duas dimensões intuitivas - as colunas e as linhas.

Você está especificando apenas as colunas usando as chaves do dicionário.

Se você deseja especificar apenas dados unidimensionais, use uma Série!

Converter dicionário em quadro de dados

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

Atribua novo nome à coluna

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

Se você possui um dicionário, pode transformá-lo em um quadro de dados do pandas com a seguinte linha de código:

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

Basta passar o dict em uma lista:

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