如何解决熊猫中多列的断言错误

Question

Pandas 文档提供了以下代码，运行良好：

 frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)),
     index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]],
     columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],
     ['Green', 'Red', 'Green']])

我尝试了以下代码，基于上述概念，但它不起作用：

hi5 = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]], 
    index = [['a','a','a','b'],[1,2,3,1]], 
    columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], 
    ['Green', 'Red', 'Green']])

上面的代码出现以下错误：

AssertionError: 2 columns passed, passed data had 3 columns

Answer 1

我认为它更深入：

以下代码有效：

frame = pd.DataFrame(np.array([[ 0,  1,  2], [ 3,  4,  5], [ 6,  7,  8], [ 9, 10, 11]]),
index=[['a', 'a', 'a', 'b'], [1, 2, 3, 1]],
columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],
['Green', 'Red', 'Green']])

下面的代码不起作用，唯一的区别是我们现在传递的是列表而不是数组：

frame = pd.DataFrame([[ 0,  1,  2], [ 3,  4,  5], [ 6,  7,  8], [ 9, 10, 11]],
index=[['a', 'a', 'a', 'b'], [1, 2, 3, 1]],
columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],
['Green', 'Red', 'Green']])

AssertionError: 2 columns passed, passed data had 3 columns

但是，如果我们将此代码拆分为多个步骤，它会再次起作用。

frame = pd.DataFrame([[ 0,  1,  2], [ 3,  4,  5], [ 6,  7,  8], [ 9, 10, 11]])
frame.index=[['a', 'a', 'a', 'b'], [1, 2, 3, 1]]
frame.columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],
['Green', 'Red', 'Green']]

Answer 2

显然，您需要为此使用 pd.DataFrame.from_records 构造函数

>>> hi5 = pd.DataFrame.from_records([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]],
...     index = [['a','a','a','b'],[1,2,3,1]],
...     columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],
...     ['Green', 'Red', 'Green']])
>>>
>>> hi5
     Ohio     Colorado
    Green Red    Green
a 1     1   2        3
  2     4   5        6
  3     7   8        9
b 1    10  11       12

我只能猜测列表列表没有形状属性，因此泛型构造函数不支持这种类型的数据。