Cara memperbaiki: jika anda menggunakan semua nilai skalar, anda harus meneruskan indeks

Kesalahan yang mungkin Anda temui saat menggunakan pandas adalah:

 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

Kesalahan ini terjadi ketika Anda mencoba membuat DataFrame pandas dengan meneruskan semua nilai skalar, tetapi juga tidak dapat meneruskan indeks.

Contoh berikut menunjukkan cara memperbaiki kesalahan ini dalam praktiknya.

Bagaimana cara mereproduksi kesalahan tersebut

Misalkan kita mencoba membuat pandas DataFrame dari beberapa nilai skalar:

 import pandas as pd

#define scalar values
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#attempt to create DataFrame from scalar values
df = pd. DataFrame ({' A ':a,' B ':b,' C ':c,' D ':d})

ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

Kami menerima kesalahan karena kami hanya meneruskan nilai skalar ke DataFrame, tetapi kami gagal meneruskan indeks.

Bagaimana cara memperbaiki kesalahan tersebut

Berikut tiga metode yang dapat Anda gunakan untuk memperbaiki kesalahan ini:

Metode 1: Ubah Nilai Skalar menjadi Daftar

 import pandas as pd

#define scalar values
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#create DataFrame by transforming scalar values to list
df = pd. DataFrame ({' A ':[a], ' B ':[b], ' C ':[c], ' D ':[d]})

#view DataFrame
df
        A B C D
0 1 2 3 4

Metode 2: Lulus Nilai Skalar dan Indeks Keberhasilan

 import pandas as pd

#define scalar values
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#create DataFrame by passing scalar values and passing index
df = pd. DataFrame ({' A ': a, ' B ': b, ' C ': c, ' D ': d}, index=[ 0 ])

#view DataFrame
df
        A B C D
0 1 2 3 4

Metode 3: Tempatkan nilai skalar dalam kamus

 import pandas as pd

#define scalar values
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#define dictionary of scalar values
my_dict = {' A ':1, ' B ':2, ' C ':3, ' D ':4}

#create DataFrame by passing dictionary wrapped in a list
df = pd. DataFrame ([my_dict])

#view DataFrame
df
        A B C D
0 1 2 3 4

Perhatikan bahwa setiap metode menghasilkan DataFrame yang sama.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara memperbaiki kesalahan umum lainnya dengan Python:

Cara memperbaikinya: Tidak ada modul bernama pandas
Cara memperbaikinya: tidak ada modul bernama numpy
Cara Memperbaiki: Kolom tumpang tindih tetapi tidak ada akhiran yang ditentukan
Cara Memperbaiki: SettingWithCopyWarning di Pandas