传递值的形状与使用 init 函数的索引不同答案

【问题标题】：shape of passed values differing from indices using init function传递值的形状与使用 init 函数的索引不同
【发布时间】：2021-10-23 18:41:30
【问题描述】：

df1:

	A	B	C	D
a	1	2	3	4
b	23	45	423	23
c	12	21	21	3
s	1221	12	21	12
s	21	34	5	6

other = pd.DataFrame({'A': [0,25], 'B': [0,25], 'C': [0,25], 'D': [0,20]},
index =['a','b','c','s','s'])

ValueError: Shape of passed values is (2, 4), indices imply (5, 4)

【问题讨论】：

将字典传递给 pd.DataFrame() 时，由于字典的键被解释为列名，因此您的 DataFrame 将有 2 行和 4 列。将包含 5 个元素的数组传递给索引关键字参数将引发错误，因为它期望 DataFrame 有 5 行。您可以将其更改为 index=["a", "b"] 或使键 A-D 下的每个列表具有 5 个元素。

标签： python pandas numpy jupyter-notebook jupyter

【解决方案1】：

您的索引多于行。而是这样做：

other = pd.DataFrame({'A': [0,25], 'B': [0,25], 'C': [0,25], 'D': [0,20]}, index =['index1','index2'])

因为在这个新数据框中，您只有 2 行（0 和 25）

【讨论】：

【解决方案2】：

@Anabel 正确地指出了问题。

一种调试方法是首先创建数据框而不指定索引：

other = pd.DataFrame(
    {'A': [0,25], 'B': [0,25], 'C': [0,25], 'D': [0,20]}
)
print(other)

输出将是：

    A   B   C   D
0   0   0   0   0
1  25  25  25  20

从这里您会观察到创建的 df 只有两个索引，即 0 和 1。因此，要创建自定义索引，您必须使用：

other = pd.DataFrame(
    {'A': [0,25], 'B': [0,25], 'C': [0,25], 'D': [0,20]},
    index=['a', 'b']
)
print(other)

您的输出将是：

    A   B   C   D
a   0   0   0   0
b  25  25  25  20

【讨论】：