<\/p>\n
Ein Fehler, der bei der Verwendung von Pandas auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, einen Pandas-DataFrame zu erstellen und nicht alle Spalten im DataFrame die gleiche L\u00e4nge haben.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir versuchen, den folgenden Pandas-DataFrame zu erstellen:<\/span><\/p>\n Wir erhalten eine Fehlermeldung, die uns mitteilt, dass nicht jedes Array die gleiche L\u00e4nge hat.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dies \u00fcberpr\u00fcfen, indem wir die L\u00e4nge jedes Arrays ausdrucken:<\/span><\/p>\n Wir sehen, dass die \u201eTeam\u201c-Tabelle nur 7<\/strong> Elemente hat, w\u00e4hrend die \u201ePositions\u201c- und \u201ePunkte\u201c-Tabellen jeweils 8<\/strong> Elemente haben.<\/span><\/p>\n Der einfachste Weg, diesen Fehler zu beheben, besteht darin, einfach sicherzustellen, dass jedes von uns verwendete Array die gleiche L\u00e4nge hat:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass jedes Array dieses Mal die gleiche L\u00e4nge hat.<\/span><\/p>\n Wenn wir also die Arrays zum Erstellen des Pandas-DataFrames verwenden, erhalten wir keine Fehlermeldung, da jede Spalte die gleiche L\u00e4nge hat.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Fehler in Python beheben:<\/span><\/p>\n So beheben Sie KeyError in Pandas<\/a> Ein Fehler, der bei der Verwendung von Pandas auftreten kann, ist: ValueError : All arrays must be of the same length Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, einen Pandas-DataFrame zu erstellen und nicht alle Spalten im DataFrame die gleiche L\u00e4nge haben. Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : All arrays must be of the same length\n<\/strong><\/pre>\n So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define arrays to use as columns in DataFrame\nteam = ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B']\nposition = ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F']\npoints = [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]\n\n#attempt to create DataFrame from arrays\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': team,\n ' position<\/span> ': position,\n ' dots<\/span> ': dots})\n\nValueError<\/span> : All arrays must be of the same length\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #print length of each array\nprint<\/span> ( len<\/span> (team), len<\/span> (position), len<\/span> (points))\n\n7 8 8<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define arrays to use as columns in DataFrame\nteam = ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']\nposition = ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F']\npoints = [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]\n\n#create DataFrame from arrays\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': team,\n ' position<\/span> ': position,\n ' dots<\/span> ': dots})\n\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n\tteam position points\n0 A G 5\n1 A G 7\n2 A F 7\n3 A F 9\n4 B G 12\n5 B G 9\n6 B F 9\n7 B F 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So beheben Sie: ValueError: Float NaN kann nicht in int konvertiert werden<\/a>
So beheben Sie: ValueError: Operanden konnten nicht mit Formen \u00fcbertragen werden<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"