Pandas ValueError返回的形状与数据框形状不匹配？

Question

我的理解是pd.DataFrame().shape返回（n_rows，n_columns） 。 但是，在构造数据框并且索引与数据形状不匹配时，pandas 会将形状为（n_columns，n_rows）的ValueError引发。

例：

df_2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), index = range(9))

ValueError：传递值的形状是（2,10），索引暗示（2,9）

为什么不会打印ValueError ：

传递值的形状是（10,2），指数暗示（9,2）

熊猫版：'0.17.1'

Answer 1

当pandas在这里说“indices”时它意味着索引和列（它们都是Index类型）。

In [11]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2))

In [12]: df.index
Out[12]: Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

In [13]: df.columns
Out[13]: Int64Index([0, 1], dtype='int64')

你传递的东西长度为9 .index索引，长度为2 .columns索引，因此错误信息......
也就是说：您的代码相当于：

In [21]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), index=np.arange(9), columns=np.arange(2))
ValueError: Shape of passed values is (2, 10), indices imply (2, 9)

当你想要的是：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), index=np.arange(10), colummns=np.arange(2))
# equivalently
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), index=np.arange(10))
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2))

Answer 2

print range(9)返回： [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ，所以给出一个（10,2）[“10乘2”数组（20列中的20个值） ）]一个索引是一个从0开始的9个值的一维数组，它将不适合你转换为Pandas DataFrame的Numpy数组的维度。