Liste in eine Zelle im Python-Pandas-Datenrahmen einfügen

Das Einfügen einer Liste in eine bestimmte Zelle in einem Pandas-Datenrahmen kann eine knifflige Aufgabe sein. Lassen Sie uns die verschiedenen Ansätze und potenziellen Probleme anhand des gegebenen Beispiels untersuchen:

Ursprüngliches Problem:

Ein Datenrahmen „df“ mit der folgenden Struktur:

    A  B
0  12  NaN
1  23  NaN

und eine Liste 'abc' mit ['foo', 'bar']. Das Ziel besteht darin, diese Liste in Zelle 1B einzufügen.

Bemühungen:

1. df.ix[1,'B'] = abc: Löst einen ValueError aus aufgrund ungleicher Länge von Schlüsseln und Werten.
2. df.ix[1,'B'] = [abc]: Fügt eine Liste ein, die die 'abc'-Liste anstelle einzelner Elemente enthält.
3. df.ix[1,'B'] = ', '.join(abc): Fügt einen String anstelle einer Liste ein.
4. df.ix[1,'B'] = [', '. join(abc)]: Fügt eine Liste mit einem Element ein, die die verbundene Zeichenfolge enthält.

Lösung:

Die veraltete Methode set_value wurde durch at ersetzt. Die Verwendung von at garantiert das Festlegen eines einzelnen Werts:

df.at[1, 'B'] = ['foo', 'bar']

Zusätzliche Überlegungen:

• Stellen Sie sicher, dass die Zielspalte über dtype=object verfügt, um das Einfügen von Listen zu ermöglichen.
• Derselbe Ansatz kann angewendet werden, um Listen in Zellen einzufügen, die Ganzzahl- oder Zeichenfolgenwerte enthalten.
• Beim Einfügen einer Liste in eine Spalte mit gemischten Datentypen (Ganzzahl und Zeichenfolge) kann jedoch ein ValueError auftreten. Dies kann gelöst werden, indem die Spalte vor dem Einfügen in dtype=object konvertiert wird.

Aktualisiertes Beispiel:

Einfügen der 'abc'-Liste in df2.loc[ 1,'B'] und df3.loc[1,'B']:

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [12],
    'B': [nan],
    'C': ['bla']
})

df3 = pd.DataFrame({
    'A': [12],
    'B': [nan],
    'C': ['bla bla'],
    'D': [['item1', 'item2'], [11, 12, 13]]
})

df2.loc[1, 'B'] = ['foo', 'bar']
df3.loc[1, 'B'] = ['foo', 'bar']