Hướng dẫn can you put a list in a dataframe python? - bạn có thể đặt một danh sách trong một Python khung dữ liệu không?

Gấu trúc> = 0,21

set_value đã bị phản đối. Bây giờ bạn có thể sử dụng DataFrame.at để đặt theo nhãn và

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

0 để đặt theo vị trí số nguyên.You can now use DataFrame.at to set by label, and
>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n'] >>> df A B 0 12 [a, b] 1 23 [m, n]
0 to set by integer position.

Đặt giá trị ô với 11/ 12

# Setup
>>> df = pd.DataFrame[{'A': [12, 23], 'B': [['a', 'b'], ['c', 'd']]}]
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [c, d]

>>> df.dtypes

A     int64
B    object
dtype: object

Nếu bạn muốn đặt giá trị theo hàng thứ hai của cột "B" thành một số danh sách mới, hãy sử dụng DataFrame.at:

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

Bạn cũng có thể đặt theo vị trí số nguyên bằng cách sử dụng

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

Nếu tôi nhận được

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

5 thì sao?

Tôi sẽ cố gắng tái tạo điều này với:

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
# ValueError: setting an array element with a sequence.

Điều này là do đối tượng của bạn là

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

6 DTYPE, trong khi danh sách là ____17, do đó có sự không phù hợp ở đó. Những gì bạn sẽ phải làm trong tình huống này là chuyển đổi cột thành đối tượng trước.

>>> df['B'] = df['B'].astype[object]
>>> df.dtypes

A     int64
B    object
dtype: object

Sau đó, nó hoạt động:

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df
    
    A       B
0  12     NaN
1  23  [m, n]

Có thể, nhưng hacky

Thậm chí kỳ quặc hơn, tôi đã thấy rằng bạn có thể hack qua

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

8 để đạt được điều gì đó tương tự nếu bạn vượt qua danh sách lồng nhau.

>>> df.loc[1, 'B'] = [['m'], ['n'], ['o'], ['p']]
>>> df

    A             B
0  12        [a, b]
1  23  [m, n, o, p]

Bạn có thể đọc thêm về lý do tại sao điều này hoạt động ở đây.

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói Python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều. Basic example

Tạo gấu trúc DataFrame có thể đạt được theo nhiều cách. Hãy để xem làm thế nào chúng ta có thể tạo một khung dữ liệu gấu trúc từ các danh sách.

Mã số 1: Ví dụ cơ bản

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
# ValueError: setting an array element with a sequence.

Các

Code #2: Dataframe using list with index and column names

Tạo gấu trúc DataFrame có thể đạt được theo nhiều cách. Hãy để xem làm thế nào chúng ta có thể tạo một khung dữ liệu gấu trúc từ các danh sách.

Mã số 1: Ví dụ cơ bản

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

set_value1set_value2

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

3set_value5set_value6

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
# ValueError: setting an array element with a sequence.

Output:

Các Using zip[] for zipping two lists

Tạo gấu trúc DataFrame có thể đạt được theo nhiều cách. Hãy để xem làm thế nào chúng ta có thể tạo một khung dữ liệu gấu trúc từ các danh sách.

Mã số 1: Ví dụ cơ bản

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

Các

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

31set_value2

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

37set_value6

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
# ValueError: setting an array element with a sequence.

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

9
>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n'] >>> df A B 0 12 [a, b] 1 23 [m, n]
2
>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n'] # ValueError: setting an array element with a sequence.
1

Code #4: Creating DataFrame using multi-dimensional list

Đầu ra: & NBSP; Mã số 2: DataFrame Sử dụng danh sách với tên chỉ mục và cột

Các

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

Các

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
# ValueError: setting an array element with a sequence.

Mã số 3: Sử dụng zip [] để zipping hai danh sách

Code #5: Using multi-dimensional list with column name and dtype specified.

Đầu ra: & NBSP; Mã số 2: DataFrame Sử dụng danh sách với tên chỉ mục và cột

Các

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

Các

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
# ValueError: setting an array element with a sequence.

Mã số 3: Sử dụng zip [] để zipping hai danh sách

Code #6: Using lists in dictionary to create dataframe

Đầu ra: & NBSP; Mã số 2: DataFrame Sử dụng danh sách với tên chỉ mục và cột

Các

Mã số 3: Sử dụng zip [] để zipping hai danh sách

>>> df
    A   B
0  12 NaN
1  23 NaN

>>> df.dtypes
A      int64
B    float64
dtype: object

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

>>> df.iat[1, df.columns.get_loc['B']] = ['m', 'n']
>>> df

    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [m, n]

Output:

Làm cách nào để thêm một danh sách vào DataFrame trong Python?

Sử dụng LỘC [] để nối danh sách mới vào DataFrame.Bằng cách sử dụng df.loc [index] = Danh sách, bạn có thể nối danh sách làm hàng vào DataFrame tại một chỉ mục được chỉ định, để thêm vào cuối, hãy lấy chỉ mục của bản ghi cuối cùng bằng hàm LEN [DF].df. loc[index]=list you can append a list as a row to the DataFrame at a specified Index, In order to add at the end get the index of the last record using len[df] function.

Tôi có thể thêm danh sách vào DataFrame dưới dạng cột không?

gán [] Phương thức này lấy một đối số i.e .., một danh sách dữ liệu và thêm nó vào khung dữ liệu dưới dạng cột ở cuối. This method takes one argument i.e.., a list of data and adds it to the data frame as a column at the end.

Làm thế nào để bạn nối một danh sách là một hàng vào một khung dữ liệu?

Sử dụng gấu trúc ...

df = pd.DataFrame [[[1, 2], [3, 4]], cột = ["A", "B"]].

print[df].

to_Append = [5, 6].

a_series = pd.Sê -ri [TO_APPEND, INDEX = DF. Cột].

df = df.nối [a_series, bỏ qua_index = true].

print[df].

Làm cách nào để chuyển đổi danh sách thành một hàng DataFrame trong Python?

Ở đây chúng tôi đang chuyển các danh sách riêng lẻ hoạt động như các cột trong khung dữ liệu sang các khóa cho từ điển, vì vậy bằng cách chuyển từ điển vào dataFrame [], chúng tôi có thể chuyển đổi danh sách thành dataFrame.Các phím này sẽ là tên cột trong DataFrame.Ví dụ: Python3.by passing the dictionary into dataframe[] we can convert list to dataframe. These keys will be the column names in the dataframe. Example: Python3.

Gấu trúc> = 0,21

Đặt giá trị ô với ________ 11/________ 12

Nếu tôi nhận được >>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n'] >>> df A B 0 12 [a, b] 1 23 [m, n] 5 thì sao?

Có thể, nhưng hacky

Làm cách nào để thêm một danh sách vào DataFrame trong Python?

Tôi có thể thêm danh sách vào DataFrame dưới dạng cột không?

Làm thế nào để bạn nối một danh sách là một hàng vào một khung dữ liệu?

Làm cách nào để chuyển đổi danh sách thành một hàng DataFrame trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề

Đặt giá trị ô với 11/ 12

Nếu tôi nhận được
`>>> df.at[1, 'B'] = ['m', 'n'] >>> df A B 0 12 [a, b] 1 23 [m, n]`
5 thì sao?