Вставка списка в ячейку в DataFrame

При работе с разреженными данными в Python pandas вставка списков в определенные ячейки может оказаться сложной задачей. Попытка таких операций с использованием общих методов, таких как df.ix[1,'B'] = abc, часто приводит к ошибкам из-за несовпадающей длины ключей.

Альтернативные решения и ограничения

Попытки обойти проблему ошибка, заключая список в дополнительные квадратные скобки (например, df.ix[1,'B'] = [abc]) или используя строковые представления (например, df.ix[1,'B'] = ', '.join (abc)) неудовлетворительны, так как они вводят дополнительные элементы или изменяют предполагаемую структуру данных.

Использование df.at для вставки списка

Более эффективный подход — использовать df.at вместо df.ix или df.loc. df.at специально нацелен на одну ячейку, устраняя двусмысленность, которая может привести к вышеупомянутым ошибкам.

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)

Эта операция успешно вставляет ['m', 'n'] в ячейку 1B без каких-либо ошибок.

Обеспечение совместимости типов столбцов

Важно отметить что столбец, в который вы собираетесь вставить список, должен иметь тип dtype, равный «объект». Если столбец имеет другой тип dtype, например int64, произойдет ошибка. Чтобы решить эту проблему, вы можете преобразовать dtype столбца перед попыткой вставки:

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]