pd.DataFrame(dict_org_data, index=[0]) Data must be 1-dimensional
时间: 2024-01-14 14:03:25 浏览: 37
如果使用`pd.DataFrame()`函数将一个字典转换成DataFrame时,但字典中的值不是1维的数组或序列(1-dimensional array or sequence),则会出现"Data must be 1-dimensional"的错误提示。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 定义一个字典,其值为列表
dict_org_data = {'name': ['Alice', 'Bob'],
'age': [25, 30],
'city': ['New York', 'Paris']}
# 将字典转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(dict_org_data)
# 打印输出DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
name age city
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Paris
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个字典`dict_org_data`,其中的值为列表。然后使用`pd.DataFrame()`函数将字典转换成DataFrame,并将其分配给变量`df`。由于字典中的值是1维的数组或序列,因此不会出现"Data must be 1-dimensional"的错误提示。最后,使用`print()`函数输出DataFrame。
相关问题
pd.DataFrame(dict_org_data) If using all scalar values, you must pass an index
如果使用`pd.DataFrame()`函数将一个字典转换成DataFrame,但字典中的值是纯量值(scalar values),则必须提供一个索引(index),因为DataFrame中必须至少有一个轴(axis)有索引。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 定义一个字典,其值为纯量值
dict_org_data = {'name': 10, 'age': 20, 'city': 30}
# 将字典转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(dict_org_data, index=[0])
# 打印输出DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
name age city
0 10 20 30
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个字典`dict_org_data`,其中的值为纯量值。然后使用`pd.DataFrame()`函数将字典转换成DataFrame,并将其分配给变量`df`。由于字典中的值是纯量值,我们需要指定一个索引,这里我们将索引设置为`[0]`。最后,使用`print()`函数输出DataFrame。
cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder_id = folders_to_process.pop(0)["FolderId"] cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process.extend(js_data_folders) return df, ft 优化这段代码
这段代码已经进行了一些优化,但是还有一些可以改进的地方:
1. 需要确保请求返回的数据格式和结构是正确的,否则可能会导致代码出错。可以添加一些异常处理机制,例如使用 try-except 捕获异常并记录错误日志。
2. 对于返回的数据,可以使用 data.get("FoldersInfo", []) 和 data.get("FilesInfo", []) 来获取需要的信息,这样可以避免出现 Key Error 的问题。
3. 可以使用列表推导式来简化代码,例如使用 [x["FolderId"] for x in js_data_folders] 来获取所有文件夹的 ID。
下面是一个可能的优化方案:
```python
def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft):
"""
获取指定文件夹及其子文件夹中的所有文件和文件夹信息
:param cls: 类实例
:param folder_id: 文件夹 ID
:param df: 文件信息 DataFrame
:param ft: 文件夹信息 DataFrame
:return: 文件信息 DataFrame 和文件夹信息 DataFrame
"""
try:
cls.params["folderId"] = folder_id
res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params)
res.raise_for_status()
data = json.loads(res.text)["data"]
except (requests.HTTPError, ValueError) as e:
logging.error(f"Failed to get file info for folder {folder_id}: {e}")
return df, ft
js_data_folders = data.get("FoldersInfo", [])
js_data_files = data.get("FilesInfo", [])
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0)
ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0)
folders_to_process = [x["FolderId"] for x in js_data_folders]
while folders_to_process:
folder_id = folders_to_process.pop(0)
try:
cls.params["folderId"] = folder_id
res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params)
res.raise_for_status()
data = json.loads(res.text)["data"]
except (requests.HTTPError, ValueError) as e:
logging.error(f"Failed to get file info for folder {folder_id}: {e}")
continue
js_data_folders = data.get("FoldersInfo", [])
js_data_files = data.get("FilesInfo", [])
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0)
ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0)
folders_to_process.extend([x["FolderId"] for x in js_data_folders])
return df, ft
```
这个优化方案添加了异常处理机制,使用了 data.get() 方法来获取需要的信息,并使用了列表推导式来获取所有文件夹的 ID。如果请求出错,会记录错误日志并跳过当前文件夹的处理。
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