df = pd.DataFrame("班级":["一年级","二年级","三年级","四年级"], ^ SyntaxError: invalid syntax

df = pd.DataFrame("班级":["一年级","二年级","三年级","四年级"],
"人数":[30,40,35,45])
上述代码出现了语法错误。在创建DataFrame时，需要使用花括号{}来包裹字典对象，而不是方括号[]。正确的代码应该是：

df = pd.DataFrame({"班级":["一年级","二年级","三年级","四年级"],
"人数":[30,40,35,45]})

相关问题

import openpyxl # 读取Excel文件 file = openpyxl.load_workbook('./智能合单POC数据（脱敏）_原始.xlsx') sheet = file.active # 将Excel数据转为DataFrame格式 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, values_only=True): data.append(row) df = pd.DataFrame(data, columns=[col.value for col in sheet[1]]) df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce' # 按日期分组，统计订单个数和车次 grouped = df.groupby('要求送货时间') result = pd.DataFrame({'订单个数': grouped.size(), '车次个数': grouped['车次'].nunique()}) print(result)报错为PS E:\数据建模> & C:/Users/asus/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe e:/数据建模/question4.py File "e:/数据建模/question4.py", line 369 grouped = df.groupby('要求送货时间') ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误是由于在 `pd.to_datetime` 函数调用的行末缺少了一个右括号。请在该行的末尾加上一个右括号，如下所示：

df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')

修改后，再运行代码看看是否还有其他错误。

pyspark执行df: pyspark.sql.DataFrame = [features: vector, label: string]时报错File "<stdin>", line 1 df: pyspark.sql.DataFrame = [features: vector, label: string] ^SyntaxError: invalid syntax

这个错误是因为你在定义DataFrame时使用了类型注解，但是Python 2不支持这种语法。在Python 2中，可以这样定义DataFrame:

from pyspark.sql.types import StringType, StructField, StructType
from pyspark.ml.linalg import Vectors

schema = StructType([
    StructField("features", Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0), True),
    StructField("label", StringType(), True)
])

data = [(Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0), "a"), (Vectors.dense(4.0, 5.0, 6.0), "b")]
df = spark.createDataFrame(data, schema)

在Python 3中，你可以使用类型注解来定义DataFrame：

from pyspark.sql.types import StringType, StructField, StructType
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from typing import List, Tuple

schema = StructType([
    StructField("features", Vector, True),
    StructField("label", StringType(), True)
])

def create_dataframe(data: List[Tuple[List[float], str]]) -> DataFrame:
    data = [(Vectors.dense(features), label) for (features, label) in data]
    return spark.createDataFrame(data, schema)

data = [([1.0, 2.0, 3.0], "a"), ([4.0, 5.0, 6.0], "b")]
df = create_dataframe(data)