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मैं एक सूची से एक डेटा फ्रेम बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर रहा से एक पांडा डेटा फ्रेम बनाने:पायथन: एक सूची
test_list = ['a','b','c','d']
df_test = pd.DataFrame.from_records(test_list, columns=['my_letters'])
df_test
उपरोक्त कोड ठीक काम करता है। तब मैं एक और सूची के लिए एक ही दृष्टिकोण की कोशिश की:
import pandas as pd
q_list = ['112354401', '116115526', '114909312', '122425491', '131957025', '111373473']
df1 = pd.DataFrame.from_records(q_list, columns=['q_data'])
df1
लेकिन यह मुझे निम्न त्रुटियां इस समय दिया:
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-99e7b8e32a52> in <module>()
1 import pandas as pd
2 q_list = ['112354401', '116115526', '114909312', '122425491', '131957025', '111373473']
----> 3 df1 = pd.DataFrame.from_records(q_list, columns=['q_data'])
4 df1
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in from_records(cls, data, index, exclude, columns, coerce_float, nrows)
1021 else:
1022 arrays, arr_columns = _to_arrays(data, columns,
-> 1023 coerce_float=coerce_float)
1024
1025 arr_columns = _ensure_index(arr_columns)
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in _to_arrays(data, columns, coerce_float, dtype)
5550 data = lmap(tuple, data)
5551 return _list_to_arrays(data, columns, coerce_float=coerce_float,
-> 5552 dtype=dtype)
5553
5554
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in _list_to_arrays(data, columns, coerce_float, dtype)
5607 content = list(lib.to_object_array(data).T)
5608 return _convert_object_array(content, columns, dtype=dtype,
-> 5609 coerce_float=coerce_float)
5610
5611
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in _convert_object_array(content, columns, coerce_float, dtype)
5666 # caller's responsibility to check for this...
5667 raise AssertionError('%d columns passed, passed data had %s '
-> 5668 'columns' % (len(columns), len(content)))
5669
5670 # provide soft conversion of object dtypes
AssertionError: 1 columns passed, passed data had 9 columns
क्यों एक और नहीं एक सूची के लिए, लेकिन एक ही दृष्टिकोण काम करेंगे? कोई विचार क्या गलत हो सकता है? आपका बहुत बहुत धन्यवाद!