Python 3.x python使用用户级输入创建数据帧

我刚刚开始学习pandas，我正在使用数据帧和数据结构进行学习，因此，当我为字典和索引提供硬代码值时，它可以正常工作，但我希望这是基于用户输入的，用户可以将输入和值存储在字典中，并基于此产生预期结果：

下面的示例代码运行良好，其中包含硬代码值 字典和索引

在下面的例子中，我试图以这样的方式构建它，所以 将请求用户输入，并基于该数据创建一个框架 结果是可以避免的，但有些人工作不正常

所以，当我执行它时，它显示了以下结果。。请帮助我了解我需要做些什么才能使它运行到其他序列。。 正如我所定义的变量purchase_1、purchase_2和purchase_3，其中它只pics第一个，而跳过其余的

---

在您给出的最后一个示例中，

purchae_1

中有不同的列名。您使用

成本

两次。和

项目成本

一次。在

purchae_1

中，将

项目成本

更改为

成本

和

项目采购

更改为

项目采购

本质上，发生此问题是因为列名不同。一个非常简单的修复

import pandas as pd
import numpy as np

User_Name  = input('Name ')
Item_Purchased = input('Item Purchased ')
Item_Cost = input('Cost ')

purchae_1 = pd.Series( {'Name ': User_Name,
                        'Item Purchased ' : Item_Purchased, #<--- change is here
                        'Cost ' : Item_Cost}) #<--- change is here

purchae_2 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                       'Item Purchased ': Item_Purchased,
                       'Cost ': Item_Cost})

purchae_3 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                       'Item Purchased ': Item_Purchased,
                       'Cost ': Item_Cost})

df = pd.DataFrame([purchae_1,purchae_2,purchae_3], index = ['Store1', 'Store2', 'Store3'])
print(df.head())

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
User\u Name=输入（'名称'）
采购项目=输入（“采购项目”）
项目成本=输入（“成本”）
purchae_1=pd.Series（{'Name'：用户名，
“购买的物品”：购买的物品，#我认为您的问题来自标签错误。
有时使用“成本”，有时使用“项目成本”；对于“项目采购”和“项目采购”使用相同的方法

如果您继续使用相同的标签，则应该可以：

purchae_1 = pd.Series( {'Name ': User_Name,
                    'Item Purchased ' : Item_Purchased,
                    'Cost ' : Item_Cost})

purchae_2 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                   'Item Purchased ': Item_Purchased,
                   'Cost ': Item_Cost})

purchae_3 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                   'Item Purchased ': Item_Purchased,
                   'Cost ': Item_Cost})

@Karn，你应该可以复制并粘贴我上面的例子：）MattR..让我试试看，当然我的错，我只是复制了键值位置上的相同数据：（Yed，MattR Thnx点击大复选标记可以随意接受答案。这让其他人知道你的问题已经得到了回答！编码快乐
bash-4.1$ ./pythonDatafram.py
Name Karn
Item Purchased Dog Food
Cost 22.50
        Cost  Item Purchased  Item_Cost  Item_Purchased  Name
Store1    NaN             NaN      22.50        Dog Food  Karn
Store2  22.50        Dog Food        NaN             NaN  Karn
Store3  22.50        Dog Food        NaN             NaN  Karn
bash-4.1$

import pandas as pd
import numpy as np

User_Name  = input('Name ')
Item_Purchased = input('Item Purchased ')
Item_Cost = input('Cost ')

purchae_1 = pd.Series( {'Name ': User_Name,
                        'Item Purchased ' : Item_Purchased, #<--- change is here
                        'Cost ' : Item_Cost}) #<--- change is here

purchae_2 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                       'Item Purchased ': Item_Purchased,
                       'Cost ': Item_Cost})

purchae_3 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                       'Item Purchased ': Item_Purchased,
                       'Cost ': Item_Cost})

df = pd.DataFrame([purchae_1,purchae_2,purchae_3], index = ['Store1', 'Store2', 'Store3'])
print(df.head())

purchae_1 = pd.Series( {'Name ': User_Name,
                    'Item Purchased ' : Item_Purchased,
                    'Cost ' : Item_Cost})

purchae_2 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                   'Item Purchased ': Item_Purchased,
                   'Cost ': Item_Cost})

purchae_3 = pd.Series({'Name ': User_Name,
                   'Item Purchased ': Item_Purchased,
                   'Cost ': Item_Cost})