如何將清單插入 Python Pandas Dataframe 中的特定儲存格？

將清單插入到Python Pandas Dataframe 中的單元格中

將清單插入到Pandas Dataframe 中的特定單元格中可能是一項棘手的任務。讓我們根據給定的範例探討各種方法和潛在問題：

原始問題：

具有以下結構的資料框「df」：

    A  B
0  12  NaN
1  23  NaN

和一個包含['foo', 'bar'] 的列表'abc'。目標是將此清單插入到儲存格 1B 中。

努力：

1. df.ix[1,'B'] = abc: 拋出 ValueError由於鍵和值的長度不等。
2. df.ix[1,'B'] = [abc]：插入包含 'abc' 清單而非單一元素的清單。
3. df.ix[1,'B'] = ', '.join(abc)：插入字串而不是列表。
4. df.ix[1,'B'] = [', '. join(abc)]：插入一個包含連接字串的單元素清單。

解：

已棄用的 set_value 方法已替換為 at。使用 at 保證設定單一值：

<code class="python">df.at[1, 'B'] = ['foo', 'bar']</code>

其他注意事項：

• 確保目標欄位具有 dtype=object 以適應清單插入。
• 可以套用相同的方法將清單插入包含整數或字串值的儲存格。
• 但是，當清單插入包含混合資料類型（整數和字串）的欄位時，可能會出現 ValueError發生。這可以透過在插入之前將列轉換為 dtype=object 來解決。

更新範例：

將'abc' 清單插入df2.loc[ 1,'B'] 和df3.loc[1,'B' ]:

<code class="python">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']</code>

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