本文主要介绍了pandas创建DataFrame对象失败的解决方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
报错代码
粉丝群一个小伙伴想pandas创建DataFrame对象，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下：
import pandas as pd data = {'name': ['a', 'b'], 'Height': [140, 150, 160, 170], 'Weight': [40, 50, 60, 70]} df = pd.DataFrame(data, index=list('abcd')) print(df) 报错信息截图如下所示：
报错翻译
报错信息翻译如下：
值错误：传递值的形状为（2，3），索引表示（4，3）
报错原因
传递创建DataFrame的值和索引对不上，小伙伴们按下面正确的方法创建即可！！！
解决方法
每一个列表的长度都要相同
import pandas as pd data = {'name': ['a', 'b','c','d'], 'Height': [155, 160, 175, 180], 'Weight': [50, 48, 52, 65]} df = pd.DataFrame(data, index=list('abcd')) print(df) 运行结果：
创建DataFrame对象的四种方法
DataFrame 构造方法如下：
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明：
- data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
- index：索引值，或者可以称为行标签。
- columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
- dtype：数据类型。
- copy：拷贝数据，默认为 False。
1. list列表构建DataFrame
1）通过单列表创建
>>> import pandas as pd >>> >>> data = [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> df = pd.DataFrame(data) >>> print(df) 0 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 >>> print(type(df))
2）通过嵌套列表创建
>>> import pandas as pd >>> >>> data = [['小明', 20], ['小红', 10]] >>> df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age'], dtype=float) sys:1: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised >>> print(df) name age 0 小明 20.0 1 小红 10.0 >>> print(type(df))
3）列表中嵌套字典（字典的键被用作列名，缺失则赋值为NaN）：
>>> import pandas as pd >>> >>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}] >>> df = pd.DataFrame(data) >>> print(df) A B C 0 1 2 NaN 1 3 4 5.0 >>> print(type(df)) 2. dict字典构建DataFrame
使用 dict 创建，dict中列表的长度必须相同， 如果传递了index，则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引，则默认情况下，索引将是range(n)，其中n是数组长度。
1）普通创建：
>>> import pandas as pd >>> >>> data = {'name': ['小红', '小明', '小白'], 'age': [10, 20, 30]} >>> df = pd.DataFrame(data) >>> print(df) name age 0 小红 10 1 小明 20 2 小白 30 >>> print(type(df)) 2）设置index创建：
>>> import pandas as pd >>> >>> data = {'name': ['小红', '小明', '小白'], 'age': [10, 20, 30]} >>> df = pd.DataFrame(data, index=['老三', '老二', '老大']) >>> print(df) name age 老三 小红 10 老二 小明 20 老大 小白 30 >>> print(type(df)) 3. ndarray创建DataFrame
1）普通方式创建：
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> >>> data = np.random.randn(3, 3) >>> print(data) [[-1.9332579 0.70876382 -0.44291914] [-0.26228642 -1.05200338 0.57390067] [-0.49433001 0.70472595 -0.50749279]] >>> print(type(data))>>> df = pd.DataFrame(data) >>> print(df) 0 1 2 0 -1.933258 0.708764 -0.442919 1 -0.262286 -1.052003 0.573901 2 -0.494330 0.704726 -0.507493 >>> print(type(df))
2）设置列名创建：
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> >>> data = np.random.randn(3, 3) >>> print(data) [[-0.22028147 0.62374794 -0.66210282] [-0.71785439 -1.21004547 1.15663811] [ 1.47843923 0.4385811 0.31931312]] >>> print(type(data))>>> df = pd.DataFrame(data, columns=list("ABC")) >>> print(df) A B C 0 -0.220281 0.623748 -0.662103 1 -0.717854 -1.210045 1.156638 2 1.478439 0.438581 0.319313 >>> print(type(df))
4. Series创建DataFrame
>>> import pandas as pd >>> >>> data = {'A': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'), ... 'B': pd.Series(2, index=list(range(4)), dtype='float32'), ... 'C': pd.Series(3, index=list(range(4)), dtype='float32') ... } >>> df = pd.DataFrame(data) >>> print(df) A B C 0 1.0 2.0 3.0 1 1.0 2.0 3.0 2 1.0 2.0 3.0 3 1.0 2.0 3.0 >>> print(type(df)) 帮忙解决
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