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pandas创建DataFrame对象失败的解决方法

2023-01-18 05:56:06 来源:易采站长站 作者:

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报错代码报错翻译报错原因解决方法创建DataFrame对象的四种方法1. list列表构建DataFrame2. dict字典构建DataFrame3. ndarray创建DataFrame4. Series创建DataFrame

报错代码

粉丝群一个小伙伴想pandas创建DataFrame对象,但是发生了报错(当时他心里瞬间凉了一大截,跑来找我求助,然后顺利帮助他解决了,顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴),报错代码如下:

import pandas as pd

data = {'name': ['a', 'b'],
        'Height': [140, 150, 160, 170],
        'Weight': [40, 50, 60, 70]}
df = pd.DataFrame(data, index=list('abcd'))
print(df)

报错信息截图如下所示:

在这里插入图片描述

报错翻译

报错信息翻译如下:

值错误:传递值的形状为(2,3),索引表示(4,3)

报错原因

传递创建DataFrame的值和索引对不上,小伙伴们按下面正确的方法创建即可!!!

解决方法

每一个列表的长度都要相同

import pandas as pd

data = {'name': ['a', 'b','c','d'],
        'Height': [155, 160, 175, 180],
        'Weight': [50, 48, 52, 65]}
df = pd.DataFrame(data, index=list('abcd'))
print(df)

运行结果:

在这里插入图片描述

创建DataFrame对象的四种方法

DataFrame>

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明:

    data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。index:索引值,或者可以称为行标签。columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。dtype:数据类型。copy:拷贝数据,默认为 False。

    1.>

    1)通过单列表创建

    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> data = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> df = pd.DataFrame(data)
    >>> print(df)
       0
    0  0
    1  1
    2  2
    3  3
    4  4
    5  5
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    2)通过嵌套列表创建

    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> data = [['小明', 20], ['小红', 10]]
    >>> df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age'], dtype=float)
    sys:1: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised
    >>> print(df)
      name   age
    0   小明  20.0
    1   小红  10.0
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    3)列表中嵌套字典(字典的键被用作列名,缺失则赋值为NaN):

    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
    >>> df = pd.DataFrame(data)
    >>> print(df)
       A  B    C
    0  1  2  NaN
    1  3  4  5.0
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    2.>

    使用 dict 创建,dict中列表的长度必须相同, 如果传递了index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。

    1)普通创建:

    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> data = {'name': ['小红', '小明', '小白'], 'age': [10, 20, 30]}
    >>> df = pd.DataFrame(data)
    >>> print(df)
      name  age
    0   小红   10
    1   小明   20
    2   小白   30
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    2)设置index创建:

    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> data = {'name': ['小红', '小明', '小白'], 'age': [10, 20, 30]}
    >>> df = pd.DataFrame(data, index=['老三', '老二', '老大'])
    >>> print(df)
       name  age
    老三   小红   10
    老二   小明   20
    老大   小白   30
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    3.>

    1)普通方式创建:

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>>
    >>> data = np.random.randn(3, 3)
    >>> print(data)
    [[-1.9332579   0.70876382 -0.44291914]
     [-0.26228642 -1.05200338  0.57390067]
     [-0.49433001  0.70472595 -0.50749279]]
    >>> print(type(data))
    <class 'numpy.ndarray'>
    >>> df = pd.DataFrame(data)
    >>> print(df)
              0         1         2
    0 -1.933258  0.708764 -0.442919
    1 -0.262286 -1.052003  0.573901
    2 -0.494330  0.704726 -0.507493
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    2)设置列名创建:

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>>
    >>> data = np.random.randn(3, 3)
    >>> print(data)
    [[-0.22028147  0.62374794 -0.66210282]
     [-0.71785439 -1.21004547  1.15663811]
     [ 1.47843923  0.4385811   0.31931312]]
    >>> print(type(data))
    <class 'numpy.ndarray'>
    >>> df = pd.DataFrame(data, columns=list("ABC"))
    >>> print(df)
              A         B         C
    0 -0.220281  0.623748 -0.662103
    1 -0.717854 -1.210045  1.156638
    2  1.478439  0.438581  0.319313
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    4.>
    >>> import pandas as pd
    >>>
    >>> data = {'A': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    ...         'B': pd.Series(2, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    ...         'C': pd.Series(3, index=list(range(4)), dtype='float32')
    ...         }
    >>> df = pd.DataFrame(data)
    >>> print(df)
         A    B    C
    0  1.0  2.0  3.0
    1  1.0  2.0  3.0
    2  1.0  2.0  3.0
    3  1.0  2.0  3.0
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    

    帮忙解决

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