在Pandas DataFrame中创建并设置元素为列表

Question

我有一个Pandas的数据表（DataFrame），我正在一行一行地创建它（我知道，这样做不太符合Pandas的最佳实践）。我用 .loc 来创建元素，像这样：

output.loc[row_id, col_id]

我想把这个值设置为空列表，[]。

output.loc[row_id, col_id] = []

可惜的是，我遇到了一个错误，提示我的键和值的大小不匹配（Pandas认为我是在尝试用一个可迭代对象来设置值，而不是把值设置为一个可迭代对象）。

有没有办法做到这一点呢？

谢谢！

Answer 1

MishaTeplitskiy的回答在索引标签为0的时候是有效的。更一般来说，如果你想把一个数组x赋值给一个数据框df中的某个元素，具体是第r行第c列，你可以使用以下方法：

df.loc[[r], c] = pd.Series([x], index = [r])

Answer 2

你可以用 pd.at 来代替：

df = pd.DataFrame()
df['B'] = [1, 2, 3]
df['A'] = None
df.at[1, 'A'] = np.array([1, 2, 3])

当你使用 pd.loc 时，pandas 会认为你是在处理一组行。所以如果你试图用 pd.loc 来赋值一个数组，pandas 会尝试把数组中的每个元素和通过 pd.loc 访问到的元素一一对应，这样就会出错了。

Answer 3

你需要确保两件事：

1. 这个位置（loc）只有一个条目，
2. 这一列的数据类型是对象（其实，经过测试，这似乎不是个问题）。

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一种比较“hacky”的方法是使用带有 [] 的 Series：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])

In [12]: df.loc[[0], 'A'] = pd.Series([[]])

In [13]: df
Out[13]:
    A  B
0  []  2
1   3  4

pandas 实际上不太希望你使用 [] 作为元素，因为这样通常效率不高，而且会让数据聚合变得更复杂（而且不容易优化）。

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一般来说，你不想一个单元格一个单元格地构建 DataFrame，几乎总有更好的方法。