Question

我正在尝试创建一个包含多个索引和一列的DataFrame。如果我键入以下内容：

InitialPosition=pd.DataFrame( [1000000,1,1] ,index=['Cash'],columns=['a','b','c'] )

我收到错误：

ValueError: Shape of passed values is (1, 3), indices imply (3, 1)

如果我将数组更改为列，例如：

InitialPosition=pd.DataFrame( [[1000000],[1],[1]] ,index=['Cash'],columns=['a','b','c'] )

然后我遇到的错误是：

AssertionError: 3 columns passed, passed data had 1 columns

你知道为什么会这样吗？

一种解决方案是：

InitialPosition=pd.DataFrame( [1000000,1,1] ,columns=['Cash'],index=['a','b','c'] ).T

但看起来并不优雅。

Answer 1

问题是，您将index指定为'Cash'，这只是一个索引。并且[1000000,1,1]正在传递3行数据。

看看这个：

InitialPosition=pd.DataFrame( [1000000,1,1] ,columns=['Cash'],index=['a','b','c'] ).T

您传递的是3行数据，1 x列和3个索引，它们与数据帧的结构相匹配。

然而，考虑像x，y坐标中的数据框架中的数组，如columns，rows结构，这应该是您的DataFrame的样子：

InitialPosition=pd.DataFrame( [[1000000, 1, 1]] ,columns=['a', 'b', 'c'],index=['cash'] )

[[10000000, 1, 1]]与rows[0]，columns[0], columns[1], columns[2] = ...相似，标题为'a'，'b'，'c'和1 x index {{ 1}}。

可替换地，

'cash'

，InitialPosition=pd.DataFrame( [[1000000],[1],[1]] ,columns=['Cash'],index=['a','b','c'] ).T转换为[[1000000], [1], [1]]，rows[0], columns[0] = [1000000]，rows[1], columns[0] = 1，1 x列rows[2], columns[0] = 1和3 x索引'Cash'，相应地'a'，'b'，然后将其转置到最后。

两者都会给你这个结果：

'c'

我强烈建议你阅读这篇10 Minutes to pandas，它解释了相当彻底但又不太难消化的事情。

在Python中创建数据框：列和索引的问题

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