Pandas ValueError: Form der übergebenen Werte

Question

Im folgenden Code iteriere ich eine Liste von Bildern und zähle die Häufigkeiten einer gegebenen Zahl, in diesem Fall Nullen und Einsen. Ich schreibe das dann an einen CSV. Dies funktioniert gut, wenn ich die Liste der Frequenzen auszuschreiben nur, aber wenn ich versuche, die Dateinamen hinzufügen dann bekomme ich den Fehler:

ValueError: Shape of passed values is (1, 2), indices imply (2, 2) 

Wenn ich versuche, eine Liste von Frequenzen zu schreiben (Anzahl der Einsen) und Die Dateinamen funktionieren einwandfrei.

Mein Code ist wie folgt:

import os 
from osgeo import gdal 
import pandas as pd 
import numpy as np 

# Input directory to the .kea files 
InDir = "inDirectory" 

# Make a list of the files 
files = [file for file in os.listdir(InDir) if file.endswith('.kea')] 

# Create empty list to store the counts 
ZeroValues = [] 
OneValues = [] 

# Iterate through each kea file and open it 
for file in files: 
    print('opening ' + file) 
    # Open file 
    ds = gdal.Open(os.path.join(InDir, file)) 
    # Specify the image band 
    band = ds.GetRasterBand(1) 
    # Read the pixel values as an array 
    arr = band.ReadAsArray() 
    # remove values that are not equal (!=) to 0 (no data) 
    ZeroPixels = arr[arr==0] 
    OnePixels = arr[arr==1] 
    print('Number of 0 pixels = ' + str(len(ZeroPixels))) 
    print('Number of 1 pixels = ' + str(len(OnePixels))) 
    # Count the number of values in the array (length) and add to the list 
    ZeroValues.append(len(ZeroPixels)) 
    OneValues.append(len(OnePixels)) 
    # Close file 
    ds = Non 

# Pandas datagram and out to csv 
out = pd.DataFrame(ZeroValues, OneValues, files) 
# Write the pandas dataframe to a csv 
out.to_csv("out.csv", header=False, index=files) 

Answer 1

Pandas denkt Sie versuchen OneValues und files als Positions index und columns Argumente zu übergeben. Siehe docs.

Versuchen Sie, Ihre Felder in einem dict Verpackung:

import pandas as pd 

ZeroValues = [2,3,4] 
OneValues = [5,6,7] 
files = ["A.kea","B.kea","C.kea"] 

df = pd.DataFrame(dict(zero_vals=ZeroValues, one_vals=OneValues, fname=files)) 

Ausgang:

fname one_vals zero_vals 
0 A.kea   5   2 
1 B.kea   6   3 
2 C.kea   7   4