更新至 2018.5.1
字典生成 DataFrame
今天一个字典生成一个 DataFrame, 采用了以下形式, 每一个 value 都是一个数 (不是 vector)
- df = pd.DataFrame({
- 'id': data_speed.index,
- 'Mileage':data_speed['count']*data_speed['mean'],
- 'SpeedAve':data_speed['mean'],
- 'SpeedStd':data_speed['std'],
- 'SpeedMax':data_speed['max'],
- 'HeightAve':data_height['mean'],
- 'HeightStd':data_height['std'],
- })
结果爆出了如下错误
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
原来所以, 将字典生成 DataFrame, 您可以用
{'A':[ 'a'], 'B': ['b']}
, 当然也不一定非要这样, 所以三种方法是可以成功的:
引自: 统计师的 Python 日记: 第四天的补充 http://www.10tiao.com/html/504/201603/402636351/1.html
第一种:{'A':['a'], 'B': ['b']}
- >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a'], 'B': ['b']})
- >>> df
- A B
0 a b
第二种: 传入索引 index
- >>> df = pd.DataFrame({'A': 'a', 'B': 'b'}, index=[0])
- >>> df
- A B
0 a b
第三种: DataFrame([dict])
- >>> df = pd.DataFrame([{'A': 'a', 'B': 'b'}])
- >>> df
- A B
0 a b
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2582464.html