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Ich arbeite mit einem Wörterbuch, das eine Mischung aus Listen und Bereichen enthält (die in Listen verarbeitet werden), aber wenn ich versuche, es in einen Pandas-DataFrame zu konvertieren, erhalte ich die Fehlermeldung:
ValueError: All arrays must be of the same length.
Aus dem gleichen Grund kann ich die gewünschten Werte auch nicht abfragen und finden.
Der unten eingefügte Code ist ein kleiner Ausschnitt davon Mein Code und ich stoßen auf den oben genannten Fehler. Ich erhalte auch „IndexError: single positional indexer is out-of-bounds.“
ScaleX_Adjustment = {
'X-Raw': [range(0, 34), list(range(34, 61)), range(61, 124), list(range(124, 179))],
'1-8B': [+20, +20, +20, +20, +19, +18, +17, +17, +16, +15, +14, +13, +13, +12, +11, +10, +9, +9, +8, +7, +6, +5,
+5, +4, +3, +2, +1, +1, 0, -1, -1, -1, -2, -2, -3, -3, -3, -4, -4, -5, -5, -5, -6, -6, -7, -7, -7, -8,
-8, -9, -9 - 9, -10, -10, -11, -11, -11, -12, -12, -13, -13, -13, -14, -14, -15, -15, -15, -16, -16,
-17, -17, -17, -18, -18, -19, -19, -19, -20, -20, -20, -20, -20, -20, -20],
'S-PP': [+10, +10, +10, +10, +10, +10, 9, 9, 9, 8, 8, 7, 7, 7, 6, 6, 5, 5, 5, 4, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 0, -1,
-1, -1, -2, -2, -2, -2, -2, -3, -3, -3, -3, -3, -4, -4, -4, -4, -4, -5, -5, -5, -5, -5, -6, -6, -6, -6,
-6, -7, -7, -7, -7, -7, -8, -8, -8, -8, -8, -9, -9, -9, -9, -9, -10, -10, -10, -10, -10, -11, -11, -11,
-11, -11, -11, -11]
}
ScaleX_Adjustment_DF = pd.DataFrame(ScaleX_Adjustment)
ScaleX_1to8B = ScaleX_Adjustment_DF.loc[ScaleX_Adjustment_DF['X-Raw'] == ScaleX_Raw, '1-8B'].iloc[0]
ScaleX_StoPP = ScaleX_Adjustment_DF.loc[ScaleX_Adjustment_DF['X-Raw'] == ScaleX_Raw, 'S-PP'].iloc[0]
Ich muss die ursprüngliche Struktur meines Wörterbuchs (mit Listen und Bereichen) beibehalten und eine Lösung finden, um es in einen DataFrame zu konvertieren, ohne dass dieser Fehler auftritt. Irgendwelche Vorschläge oder Problemumgehungen?
Ich habe versucht, alle Listen und Bereiche zu erweitern und die von mir angegebene Struktur zu entfernen, aber das wird sehr anfällig für eine geringe Zuverlässigkeit sein und es sollte eine bessere geben Problemumgehung, denke ich.