所以我從字典中創建了一個資料框來執行時間序列練習。當我創建資料框（我在 Google Colab 中這樣做）時，單元格運行正常。但是當我這樣做時full_df.head()。我得到StopIteration錯誤。有誰知道為什么會這樣？
這就是我所擁有的：
df = pd.read_csv('all_stocks_5yr.csv', usecols=["close", "Name"])
gp = df.groupby("Name")
my_dict = {}
for record in gp:
if record[0] in my_dict:
my_dict[record[0]].append(record)
else:
my_dict[record[0]] = [record]
full_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')
full_df.head() #This is where I get the error.
uj5u.com熱心網友回復：
它不起作用，因為您試圖將元組分配為單列。
對結果的回圈.groupby生成一對(key, sub_df)，其中key是此組名。這sub_df是一個包含所有列和與給定關聯的所有值的 DataFrame key。您的回圈為key字典中的每個創建一個單元素串列（其中 element 是提到的元組）。
這個字典將代表一個只有一列的資料幀（因為字典中的每個條目都是一個單元素串列），每行包含字串和資料幀的元組。Pandas 不知道如何將其轉換為正確的 DataFrame。
如果我正確理解意圖，那么您希望在索引中包含名稱并在每一行中關閉值。為此，最好使用
如果您無權訪問該date列，則可以使用
編輯：
如果你想使用字典，那么你需要小心你把什么作為一個值。由于df.groupby('Name')元組的回傳可迭代，那么我們可以將其解包為key, group. 這group也是一個 DataFrame，因此我們需要選擇列（在本例中為“關閉”）。我們需要將選定的列轉換為 Numpy 陣列（或重置索引），否則groupPandas 將使用該索引作為新 DataFrame 中的列名。代碼示例：
my_dict = {key: group['close'].to_numpy() for key, group in df.groupby('Name')}
full_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')
full_df.head()
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