Python 必须使用某种集合调用索引：将列名分配给dataframe

我有如下的

reweightTarget

，我想把它转换成一个数据帧。但是，我得到了以下错误：

TypeError:必须使用某种集合调用索引（…）， “t”通过了

如果我删除

columns='t'

，它可以正常工作。谁能解释一下发生了什么事

reweightTarget


Trading dates
2004-01-31    4.35
2004-02-29    4.46
2004-03-31    4.44
2004-04-30    4.39
2004-05-31    4.50
2004-06-30    4.53
2004-07-31    4.63
2004-08-31    4.58
dtype: float64
pd.DataFrame(reweightTarget, columns='t')


---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-334-bf438351aaf2> in <module>()
----> 1 pd.DataFrame(reweightTarget, columns='t')

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
    253             else:
    254                 mgr = self._init_ndarray(data, index, columns, dtype=dtype,
--> 255                                          copy=copy)
    256         elif isinstance(data, (list, types.GeneratorType)):
    257             if isinstance(data, types.GeneratorType):

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _init_ndarray(self, values, index, columns, dtype, copy)
    421                     raise_with_traceback(e)
    422 
--> 423         index, columns = _get_axes(*values.shape)
    424         values = values.T
    425 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _get_axes(N, K, index, columns)
    388                 columns = _default_index(K)
    389             else:
--> 390                 columns = _ensure_index(columns)
    391             return index, columns
    392 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in _ensure_index(index_like, copy)
   3407             index_like = copy(index_like)
   3408 
-> 3409     return Index(index_like)
   3410 
   3411 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in __new__(cls, data, dtype, copy, name, fastpath, tupleize_cols, **kwargs)
    266                          **kwargs)
    267         elif data is None or lib.isscalar(data):
--> 268             cls._scalar_data_error(data)
    269         else:
    270             if (tupleize_cols and isinstance(data, list) and data and

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in _scalar_data_error(cls, data)
    481         raise TypeError('{0}(...) must be called with a collection of some '
    482                         'kind, {1} was passed'.format(cls.__name__,
--> 483                                                       repr(data)))
    484 
    485     @classmethod

TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, 't' was passed

重新称重目标
交易日期
2004-01-31    4.35
2004-02-29    4.46
2004-03-31    4.44
2004-04-30    4.39
2004-05-31    4.50
2004-06-30    4.53
2004-07-31    4.63
2004-08-31    4.58
数据类型：64
pd.DataFrame（重新加权目标，列='t'）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 pd.DataFrame（重新加权目标，columns='t'）
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py in\uuuuuu init\uuuuuuu（self、data、index、columns、dtype、copy）
253其他：
254 mgr=self.\u init\u ndarray（数据、索引、列、数据类型=数据类型、，
-->255拷贝=拷贝）
256 elif isinstance（数据，（列表，类型.GeneratorType））：
257如果存在（数据、类型、生成器类型）：
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py in_init_ndarray（self、value、index、columns、dtype、copy）
421带回溯的raise_（e）
422
-->423索引，列=_获取_轴（*values.shape）
424值=值。T
425
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py in\u get\u轴（N、K、索引、列）
388列=_默认值_索引（K）
389其他：
-->390列=_确保_索引（列）
391返回索引，列
392
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\index\base.py in\u sure\u index（类索引，复制）
3407类索引=复制（类索引）
3408
->3409回报指数（类似指数）
3410
3411
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\index\base.py in\uuuuuu new\uuuuuuuuu（cls、数据、数据类型、副本、名称、快速路径、tupleize\u cols、**kwargs）
266**夸尔格）
267 elif数据为None或lib.isscalar（数据）：
-->268 cls.\标量\数据\错误（数据）
269其他：
270 if（tupleize_cols和isinstance（数据、列表）和数据和
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\index\base.py in\u scalar\u data\u错误（cls，data）
481 raise TypeError（“{0}（…”）必须使用一些
482“种类，{1}已传递”。格式（cls.\uuuuuuu name\uuuuuuuu），
-->483报告（数据）））
484
485@classmethod
TypeError:必须使用某种集合调用索引（…），传递了“t”

文档：

列：索引或类似数组的

用于生成框架的列标签。如果未提供列标签，则默认为np.arange（n）

例如：

df3=数据帧（np.random.randn（10,5），列=['a'，'b'，'c'，'d'，'e']）

尝试使用：

pd.DataFrame(reweightTarget, columns=['t'])

---

当您想在数据框中设置

索引

或

列

时，您应该在

列表

中定义它

pd.DataFrame(reweightTarget, columns=list('t'))

---

只需将

columns='t'

更改为

columns='t']

。您还可以执行

reweightTarget.to_frame（'t'）