將清單插入到 DataFrame 中的單元格中

在 Python pandas 中處理稀疏資料時，將清單插入特定單元格中可能具有挑戰性。使用 df.ix[1,'B'] = abc 等常見方法嘗試此類操作通常會因密鑰長度不匹配而導致錯誤。

替代解決方案和限制

嘗試解決將列表括在附加方括號中（例如df.ix[1,'B'] = [abc]）或使用字串表示形式（例如df.ix[1,'B'] = ', '.join (abc)) 並不令人滿意，因為它們引入了額外的元素或改變了預期的資料結構。

使用 df.at 進行列表插入

更有效的方法是使用 df.at 而不是df.ix 或 df.loc。 df.at 專門針對單一單元格，消除了可能導致上述錯誤的歧義。

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)

此操作成功將['m', 'n']插入單元格1B，沒有任何錯誤。

確保列Dtype相容性

需要注意的是您打算插入清單的列必須將其 dtype 設為「object」。如果列具有不同的資料類型，例如“int64”，則會發生錯誤。為了解決這個問題，您可以在嘗試插入之前轉換列的資料型別：

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]