python int变成DataFrame

将一个int类型的数据转换为DataFrame并不是一个常见的需求，因为DataFrame一般是用来存储多行多列的数据。如果你的int数据只有一个值，那么可以通过以下代码将其转换为DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个包含单个int值的字典
data = {'my_int': 123}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['value'])

print(df)

输出结果为：

        value
my_int    123

在上面的代码中，我们先创建了一个包含单个int值的字典 `data`，然后使用 `from_dict()` 方法将其转换为DataFrame。其中，`orient='index'` 表示按照字典的键来创建DataFrame的行索引，而 `columns=['value']` 则指定了DataFrame的列名。最后，我们打印出了转换后的DataFrame `df`。

如果你有多个int值需要转换为DataFrame，那么可以考虑将它们存储在一个列表中，然后通过 `pd.DataFrame()` 方法创建DataFrame。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个int值的列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

print(df)

输出结果为：

   value
0      1
1      2
2      3
3      4
4      5

在上面的代码中，我们创建了一个包含多个int值的列表 `data`，然后使用 `pd.DataFrame()` 方法将其转换为DataFrame。其中，`columns=['value']` 则指定了DataFrame的列名。最后，我们打印出了转换后的DataFrame `df`。