DataFrame のセルにリストを挿入する

Python パンダでスパース データを扱う場合、特定のセルにリストを挿入するのが難しい場合があります。 df.ix[1,'B'] = abc のような一般的なメソッドを使用してこのような操作を試みると、キーの長さが一致しないためにエラーが発生することがよくあります。

代替解決策と制限事項

回避策を試みます。追加の角括弧でリストを囲むか (例: df.ix[1,'B'] = [abc])、または文字列表現を使用することによるエラー (例: df.ix[1,'B'] = ', '.join) (abc)) では、追加の要素が導入されたり、意図したデータ構造が変更されたりするため、不十分です。

リストの挿入に df.at を使用する

より効果的なアプローチは、代わりに df.at を使用することです。 df.ix または df.loc。 df.at は特に単一のセルをターゲットにしており、前述のエラーを引き起こす可能性のあるあいまいさを排除しています。

import pandas as pd

# Create a dataframe with mixed data types
df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': ['x', 'y', 'z']})

# Insert a list into cell 1B
df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']

print(df)

この操作は、エラーなしで ['m', 'n'] をセル 1B に正常に挿入しました。

列 Dtype の互換性の確保

注意してください。リストを挿入する列の dtype が「object」に設定されている必要があります。列の dtype が「int64」など異なる場合、エラーが発生します。これに対処するには、挿入を試行する前に列の dtype を変換します:

df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [1,2,3]})
df['B'] = df['B'].astype('object')

# Now, list insertion will work as expected
df.at[1, 'B'] = [1, 2, 3]