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：
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：
创建DataFrame对象的四种方法
DataFrame 构造方法如下：
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. list列表构建DataFrame
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))
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))
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))
2. dict字典构建DataFrame
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))
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))
3. ndarray创建DataFrame
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))>>> 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))
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))>>> 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))
4. Series创建DataFrame
>>> 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))
帮忙解决
到此这篇关于pandas创建DataFrame对象失败的解决方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas创建DataFrame对象失败内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！