Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Mengelakkan \'ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar\' Semasa Membina Pandas DataFrames?

Bagaimana untuk Mengelakkan \'ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar\' Semasa Membina Pandas DataFrames?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-10-27 01:16:30
asal
544 orang telah melayarinya

How to Avoid

Membina DataFrames daripada Nilai Skalar: Mengelakkan "ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar"

Dalam Python, membina DataFrame daripada nilai skalar kadangkala boleh mengakibatkan "ValueError : Jika menggunakan semua nilai skalar, anda mesti melepasi ralat indeks. Ini berlaku apabila semua nilai lajur ialah nilai skalar, tidak mempunyai indeks yang berkaitan.

Untuk menyelesaikan ralat ini, anda mempunyai dua pilihan:

Pilihan 1: Menggunakan Senarai Nilai Skalar

Daripada menggunakan nilai skalar secara langsung, anda boleh membuat senarai nilai skalar untuk setiap lajur. Sebagai contoh, bukannya menggunakan:

<code class="python">a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})</code>
Salin selepas log masuk

Anda boleh menggunakan senarai:

<code class="python">a = [2]
b = [3]
df2 = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})</code>
Salin selepas log masuk

Ini menghasilkan:

   A  B
0  2  3
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Pilihan 2: Melepasi Indeks

Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan nilai skalar dan menghantar indeks kepada DataFrame. Ini mencipta DataFrame dengan satu baris dan indeks yang ditentukan. Contohnya:

<code class="python">a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b}, index=[0])</code>
Salin selepas log masuk

Ini menghasilkan hasil yang sama seperti menggunakan senarai nilai skalar:

   A  B
0  2  3
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Dengan mengikuti salah satu pendekatan ini, anda boleh berjaya membina DataFrame daripada nilai skalar tanpa menemui "ValueError."

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengelakkan \'ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar\' Semasa Membina Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan