Cómo solucionarlo: si usa todos los valores escalares, debe pasar un índice

En este artículo, discutimos cómo corregir el error: si usa todos los valores escalares, debe pasar un índice en Python.

Casos de ocurrencia de este error:

# Importing pandas library
import pandas as pd;
  
# Creating a dictionary or the data to 
# be converted to the dataframe
dict = {'column-1': 1,'column-2': 2,
        'column-3': 3,'column-4': 4}
  
# Converting to the dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
  
print(df)

Producción:

ValueError: si usa todos los valores escalares, debe pasar un índice

Motivo del error:

Los valores de columna que van a estar presentes deben ser un vector, es decir, listas [a, b, c], y no los escalares; debe ser una lista según la sintaxis de la función para convertirla en el marco de datos. Después de convertir eso en el marco de datos, las claves aparecen como encabezados de columna y los valores, es decir, el valor del diccionario aparece como las columnas. 

Método 1: corregir el error convirtiendo los escalares en vectores

En este método, se puede corregir un error donde el usuario necesita convertir los escalares como vectores haciéndolos como listas en python.

Ejemplo:

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary or the data to
# be converted to the dataframe
dict = {'column-1': [1], 'column-2': [2], 
        'column-3': [3], 'column-4': [4]}
  
# Converting to the dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
  
print(df)

Producción:

   column-1  column-2  column-3  column-4
0         1         2         3         4

Método 2: corregir el error especificando el índice al convertirlo en un marco de datos

En este método, se puede corregir un error donde el usuario necesita especificar el índice mientras lo convierte en un marco de datos en lenguaje python.

Sintaxis:

pd.DataFrame(dict,index=[0])

# Importing pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary or the data to 
# be converted to the dataframe
dict = {'column-1': 1, 'column-2': 2, 
        'column-3': 3, 'column-4': 4}
  
# Converting to the dataframe
df = pd.DataFrame(dict, index=[0])
  
print(df)

Producción:

   column-1  column-2  column-3  column-4
0         1         2         3         4