Lösung: if using all scalar values, you must pass an index

Ein Fehler, auf den Sie bei der Verwendung von Pandas stoßen können, ist:

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

Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, einen Pandas DataFrame zu erstellen, indem Sie alle Skalarwerte übergeben, aber auch keinen Index übergeben.

Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann.

So reproduzieren Sie den Fehler

Angenommen, wir versuchen, einen Pandas DataFrame aus mehreren Skalarwerten zu erstellen:

import pandas as pd

#definiere skalare Werte
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

# Versuch, DataFrame aus Skalarwerten zu erstellen
df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c, 'D': d})

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

Wir erhalten einen Fehler, weil wir nur skalare Werte an den DataFrame übergeben haben, aber keinen Index übergeben konnten.

So beheben Sie den Fehler

Hier sind drei Methoden, mit denen Sie diesen Fehler beheben können:

Methode 1: Skalarwerte in Liste umwandeln

import pandas as pd

#definiere skalare Werte
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#DataFrame erstellen, indem Skalarwerte in eine Liste umgewandelt werden
df = pd.DataFrame({'A': [a], 'B': [b], 'C': [c], 'D': [d]})

#Dataframe anzeigen
df
        A   B   C   D
0   1   2   3   4

Methode 2: Skalarwerte übergeben und Index übergeben

import pandas as pd

#definiere skalare Werte
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#Dataframe erstellen, indem Skalarwerte und Index übergeben werden
df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c, 'D': d}, index=[0])

#Dataframe anzeigen
df
        A   B   C   D
0   1   2   3   4

Methode 3: Platzieren Sie Skalarwerte im Dict

import pandas as pd

#definiere skalare Werte
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4

#Dict von Skalarwerten definieren
my_dict = {'A':1, 'B':2, 'C':3, 'D':4}

#erstelle DataFrame, indem du ein in eine Liste gepacktes Dict übergibst
df = pd.DataFrame([my_dict])

#Dataframe anzeigen
df
        A   B   C   D
0   1   2   3   4

Beachten Sie, dass jede Methode denselben DataFrame erzeugt.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere häufige Fehler in Python beheben:

Problembehebung: Kein Modul namens pandas
Problembehebung: Kein Modul namens numpy
Problembehebung: Spalten überlappen, aber es wurde kein Suffix angegeben
Problembehebung: SettingWithCopyWarning in Pandas

So reproduzieren Sie den Fehler

So beheben Sie den Fehler

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Statistik: Der Weg zur Datenanalyse

Problembehebung in Pandas: KeyError: “[‘Label’] not found in axis”

Problembehebung: columns overlap but no suffix specified