Python 如何创建数据帧的集合

我有这个密码

y2 = {}
x1=datasim.iloc[:,1]
y1=datasim.iloc[:, ::2]
x2=[i*(0.1) for i in range(4800)]
x2 = {}
for column in x1:
    xb=[i*(0.1) for i in range(4800)]
    x2[column]=pd.DataFrame(xb)
for column in y1:
    y2[y1.columns.get_loc(column)]=np.interp(x2,x1,y1[column])

当我执行代码时，会收到以下错误消息：

float（）参数必须是字符串或数字，而不是“dict”

如何修复代码？

正如所述，

interp（）

的第二个参数应该是1-D浮点序列，第三个参数应该是1-D浮点序列或复数序列

但是，您的

x2

和

x1

不是单向浮点或复杂序列，而是一个字典

现在，这取决于您希望代码被更改的确切程度

---

把字典列成一个单子

---

对于每一串或单个键，让它们在一个二维列表中的每个不同的一维列表上运行

---

---

如果一个或所有的代码都错了，或者发生了什么不好的事情，请告诉我。我将修复您的投诉。

您在哪一行收到此错误？我在最后一行收到错误，我们无法复制您的代码。发布一个我们可以复制/粘贴并复制的代码。什么是

datasim

？请共享整个错误消息以及。datasim是一个数据帧，完整消息错误如下：回溯（最近一次调用）：文件“”，第11行，在y2[y1.columns.get_loc（column）]=np.interp（x2，x1，y1[column]），文件“”，第6行，在interp文件中“C:\Users\shengesh\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\numpy\lib\function\u base.py”，interp return interp_func（x，xp，fp，left，right）中的第1412行类型错误：float（）参数必须是字符串或数字，而不是“dict”

from collections import defaultdict

def flattenit(sublist):
    flat_list = []
    for sublist in l:
        for item in sublist:
            flat_list.append(item)

# so on ...

y2 = {}
x1=datasim.iloc[:,1]

sub_x1 = defaultdict(list)
for k, v in x1:
    sub_x1[k].append(v)

y1=datasim.iloc[:, ::2]
x2=[i*(0.1) for i in range(4800)]
x2 = {}

sub_x2 = defaultdict(list)
for k, v in x2:
    sub_x2[k].append(v)

for column in x1:
    xb=[i*(0.1) for i in range(4800)]
    x2[column]=pd.DataFrame(xb)
for column in y1:
    y2[y1.columns.get_loc(column)]=np.interp(flattenit( sub_x2.keys() ),
                                             flattenit( sub_x1.keys() ),
                                             y1[column])

# so on 'til an end...


# Oh, by the way, this couple of a stackoverflow posts helped to write this code:
# https://stackoverflow.com/questions/952914/how-to-make-a-flat-list-out-of-list-of-lists
# https://stackoverflow.com/questions/960733/python-creating-a-dictionary-of-lists 

# so on ...

y2 = [] #sorry for your y2! but now it's a list.
x1=datasim.iloc[:,1]
y1=datasim.iloc[:, ::2]
x2=[i*(0.1) for i in range(4800)]
x2 = {}
for column in x1:
    xb=[i*(0.1) for i in range(4800)]
    x2[column]=pd.DataFrame(xb)
for column in y1:
    for i in len(x2.keys()):
        y2.append([])
        y2[i].append([])
        for j in len(x1.keys()):
            y2[i].append(np.interp(x2[i], x1[j], y1[column]))

# so on 'til an end