Berikut ialah beberapa pilihan tajuk yang sesuai dengan format soal jawab, dalam bahasa Inggeris dan dengan tepat menggambarkan kandungan artikel: * **Pembinaan Bingkai Data dengan Skalar: Mengapa \'ValueError\&qu

DDD
Lepaskan: 2024-10-27 09:01:03
asal
531 orang telah melayarinya

Here are a few title options that fit the question-and-answer format, are in English, and accurately reflect the article's content:

* **DataFrame Construction with Scalars: Why

Membina DataFrame daripada Skalar: Menyelesaikan Pengecualian "ValueError"

Masalah:

Apabila cuba membina DataFrame menggunakan skalar nilai dalam pembolehubah, ralat berikut ditemui:

ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
Salin selepas log masuk

Ini berlaku apabila DataFrame dimulakan menggunakan kamus di mana semua nilai adalah skalar, seperti dalam contoh berikut:

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

Penyelesaian:

Untuk menyelesaikan isu ini, terdapat dua pilihan:

  1. Gunakan Nilai Bukan Skala untuk Lajur:

Daripada menggunakan nilai skalar untuk lajur, gunakan senarai:

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

Jika nilai skalar mesti digunakan, luluskan indeks bersama kamus:

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

Ini menyediakan konteks yang diperlukan untuk DataFrame memahami struktur data.

Contoh:

Kod berikut menunjukkan kaedah yang betul untuk membina DataFrame menggunakan nilai skalar:

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

Output:

   A  B
0  2  3
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah beberapa pilihan tajuk yang sesuai dengan format soal jawab, dalam bahasa Inggeris dan dengan tepat menggambarkan kandungan artikel: * **Pembinaan Bingkai Data dengan Skalar: Mengapa \'ValueError\&qu. 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
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!