Python pandas将列表插入单元格中

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Python pandas将列表插入单元格中

我有一个列表'abc'和一个数据框'df'：

abc = ['foo', 'bar']
df =
    A  B
0  12  NaN
1  23  NaN

我想把列表插入到1B单元格，所以我想要这个结果：

    A  B
0  12  NaN
1  23  ['foo', 'bar']

我该如何做呢？

1) 如果我使用这个：

df.ix[1,'B'] = abc

我会得到以下错误信息：

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

因为它试图将列表（有两个元素）插入到行/列中，而不是单元格中。

2) 如果我使用这个：

df.ix[1,'B'] = [abc]

那么它会插入一个只有一个元素的列表，该元素是'abc'列表（ [['foo', 'bar']] ）。

3) 如果我使用这个：

df.ix[1,'B'] = ', '.join(abc)

那么它会插入一个字符串：（ foo, bar ），而不是列表。

4) 如果我使用这个：

df.ix[1,'B'] = [', '.join(abc)]

那么它会插入一个列表，但它只有一个元素（ ['foo, bar'] ），而不是我想要的两个元素（ ['foo', 'bar'] ）。

谢谢帮助！

编辑

我的新数据框和旧列表：

abc = ['foo', 'bar']
df2 =
    A    B         C
0  12  NaN      'bla'
1  23  NaN  'bla bla'

另一个数据框：

df3 =
    A    B         C                    D
0  12  NaN      'bla'  ['item1', 'item2']
1  23  NaN  'bla bla'        [11, 12, 13]

我想把'abc'列表插入到df2.loc[1,'B']和/或df3.loc[1,'B']。

如果数据框只有整数值和/或NaN值和/或列表值的列，那么将列表插入到单元格中就可以完美地工作。如果数据框只有字符串值和/或NaN值和/或列表值的列，那么将列表插入到单元格中就可以完美地工作。但是如果数据框中既有整数和字符串值的列，又有其他列，则如果我使用这个：df2.loc[1,'B'] = abc或df3.loc[1,'B'] = abc，就会出现错误消息。

另一个数据框：

df4 =
          A     B
0      'bla'  NaN
1  'bla bla'  NaN

这些插入操作完全正常： df.loc[1,'B'] = abc 或 df4.loc[1,'B'] = abc。

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3 答案

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Python pandas 中的 DataFrame 提供了一个方法 set_value() 来修改某个位置上的值。例如，df3.set_value(1, 'B', abc) 可以用来将变量 abc 插入到 DataFrame df3 的第 1 行、'B' 列的位置上。这个方法适用于任何 DataFrame。

但是需要注意的是，要注意目标列 'B' 的数据类型。例如，如果目标列是 float 类型，就不能直接插入一个列表。此时，可以使用 df['B'] = df['B'].astype(object) 将目标列的数据类型转换为 object 类型。

需要注意的是，以上方法在新版本的 pandas 中已经被标记为过时（deprecated）。有一个更新的方法可以替代上述方法。

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Pandas版本大于等于0.21之后，set_value方法被弃用。现在可以使用DataFrame.at按标签设置值，使用DataFrame.iat按整数位置设置值。

如果想要将“B”列的第二行的值设置为新的列表，可以使用DataFrame.at:

df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']

也可以使用DataFrame.iat按整数位置设置值:

df.iat[1, df.columns.get_loc('B')] = ['m', 'n']

如果出现“ValueError: setting an array element with a sequence”错误，可能是因为对象的dtype是float64，而列表是object类型，导致类型不匹配。在这种情况下，需要先将列转换为object类型:

df['B'] = df['B'].astype(object)

然后再设置值即可。

另外，通过DataFrame.loc也可以实现类似的效果，如果传入嵌套列表:

df.loc[1, 'B'] = [['m'], ['n'], ['o'], ['p']]

通过DataFrame.loc的方法可以实现，但是并不常见。更多关于这种方法的解释可以参考这里。

，Pandas版本大于等于0.21后，使用DataFrame.at和DataFrame.iat可以设置单元格的值，如果出现类型不匹配错误，可以先将列转换为object类型。

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在版本0.21.0之后，set_value已被弃用，现在应该使用at。它可以将一个列表插入到单元格中，而不会像loc一样引发ValueError。我认为这是因为at始终只引用一个单值，而loc可以引用值、行和列。

你还需要确保你要插入的列具有dtype=object。例如：

>>> df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [1,2,3]})
>>> df.dtypes
A    int64
B    int64
dtype: object
>>> df.at[1, 'B'] = [1, 2, 3]
ValueError: setting an array element with a sequence
>>> df['B'] = df['B'].astype('object')
>>> df.at[1, 'B'] = [1, 2, 3]
>>> df
   A          B
0  1          1
1  2  [1, 2, 3]
2  3          3

非常有帮助，但是当尝试将列表作为数据帧的新行值时，怎么办呢？我想要在发现数据时迭代地添加行。过去我使用.loc是因为它可以添加新行，但是它不能存储一个列表。据我所知，.at可以存储一个列表，但不能添加新行。

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