将元组添加到 pandas 数据框的特定单元格

Question

就在我以为自己掌握了 Python 和 Pandas 的窍门时，另一个看似简单的问题突然出现了。我想将元组添加到 pandas 数据框的特定单元格。这些元组需要根据数据框中其他单元格的内容即时计算 - 换句话说，我无法轻松地提前计算所有元组并将它们添加为单个数组。

例如，我用一些数据定义了一个数据框并添加了几个空列：

import pandas as pd
import bumpy as np
tempDF = pd.DataFrame({'miscdata': [1.2,3.2,4.1,2.3,3.3,2.5,4.3,2.5,2.2,4.2]})
tempDF['newValue'] = np.nan
tempDF['newTuple'] = np.nan

我可以滚动浏览 'newValue' 列的每个单元格并毫无问题地添加一个整数值：

anyOldValue = 3.5
for i in range(10):
    tempDF.ix[(i,'newValue')] = anyOldValue

print tempDF

但是，如果我尝试添加一个元组，我会收到一条错误消息：

anyOldTuple = (2.3,4.5)
for i in range(10):
    tempDF.ix[(i,'newTuple')] = anyOldTuple

print tempDF

我收到了几条错误消息，包括：

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

……和……

ValueError: setting an array element with a sequence.

我确定我已经在单元格中看到了带有元组（或列表）的数据框 - 不是吗？任何有关如何使此代码正常工作的建议都将不胜感激。

Answer 1

您可以使用 set_value:

tempDF.set_value(i,'newTuple', anyOldTuple)

还要确保该列不是浮点列，例如：

tempDF['newTuple'] = 's' # or set the dtype

否则会报错

Answer 2

set_value 已弃用。

您可以只使用 .at[] 或 iat[]

例如some_df.at[ idx, col_name] = any_tuple

Answer 3

正如指出的那样，如果列的 dtype 为 object，.at[] 和 .iat[] 可用于将元组分配给单元格。 =18=]

最小示例：

df initialized as:
   a  b  c
0  0  1  2
1  3  4  5
2  6  7  8

df containing tuple:
   a       b  c
0  0  (1, 2)  2
1  3       4  5
2  6       7  8

代码：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), columns=list('abc'), dtype=object)
print('df initialized as:', df, sep='\n')
df.at[0,'b'] = (1,2)
print()
print('df containing tuple:', df, sep='\n')

注：

如果您跳过 , dtype=object，您最终会得到

ValueError: setting an array element with a sequence.

将元组添加到 pandas 数据框的特定单元格

Add a tuple to a specific cell of a pandas dataframe

python

tuples

dataframe

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