Berikut ialah beberapa pilihan untuk artikel anda, disesuaikan untuk berasaskan soalan: **Lebih Umum:** * **Bagaimana untuk Berjaya Membina Bingkai Data Pandas daripada Nilai Skalar?** * **Mengapa Saya Mendapat ValueError Whe

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-10-26 00:01:28
asal
303 orang telah melayarinya

Here are a few options for your article, tailored to be question-based:

**More General:**

* **How to Successfully Build a Pandas DataFrame from Scalar Values?**
* **Why Am I Getting a ValueError When Creating a DataFrame from Scalars?**
* **What's the

Mengendalikan ValueError Semasa Membina DataFrame daripada Nilai Skalar

Apabila cuba mencipta DataFrame daripada dua pembolehubah skalar, seperti yang dilihat di bawah, seseorang mungkin menghadapi "ValueError" yang menunjukkan keperluan untuk menyediakan indeks:

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

Untuk menyelesaikan ralat ini, adalah penting untuk memahami bahawa apabila menggunakan nilai skalar untuk data lajur, indeks diperlukan mengikut mesej ralat.

Pilihan 1: Menggunakan Senarai untuk Data Lajur

Daripada menggunakan nilai skalar untuk lajur, seseorang boleh menggunakan senarai, yang akan mencipta indeks secara automatik:

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

Pilihan 2: Menggunakan Indeks dengan Nilai Skalar

Sebagai alternatif, seseorang boleh mengekalkan nilai skalar untuk data lajur sambil menentukan indeks secara eksplisit:

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

Dengan melaksanakan salah satu pendekatan ini, seseorang boleh berjaya mencipta DataFrame daripada pembolehubah skalar tanpa mencetuskan "ValueError."

Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah beberapa pilihan untuk artikel anda, disesuaikan untuk berasaskan soalan: **Lebih Umum:** * **Bagaimana untuk Berjaya Membina Bingkai Data Pandas daripada Nilai Skalar?** * **Mengapa Saya Mendapat ValueError Whe. 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
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!