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将列表插入单元格-为什么loc在这里实际工作?

indexing list pandas python

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cs95 abhishek58g · 技术社区 · 7 年前

我们知道设置单个单元格的标准方法是使用 at 或 iat . 然而,我注意到一些有趣的行为,我想知道是否有人可以合理化。

解决 this question ,我遇到了一些奇怪的行为 loc

# Setup.

pd.__version__
# '0.24.0rc1'

df = pd.DataFrame({'A': [12, 23], 'B': [['a', 'b'], ['c', 'd']]})
df
    A       B
0  12  [a, b]
1  23  [c, d]

要设置单元格(1,'B'),只需使用at即可,如 df.at[1, 'B'] = ... . 但对于loc,我最初尝试了这个方法,但没有成功:

df.loc[1, 'B'] = ['m', 'n', 'o', 'p'] 
# ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

df.loc[1, 'B'] = [['m', 'n', 'o', 'p']]
# ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

我想 loc 这代码工作:

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

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

为什么

df.loc[1, 'B'] = [['m'], ['n'], ['o'], ['p', 'q']]
# ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

空列表也不起作用。将每个元素嵌套在自己的列表中似乎没有意义。

为什么 loc

1 回复 | 直到 7 年前

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Andy Hayden 7 年前

这是因为 loc 做一个 bunch 检查它支持的所有许多用例。(注:历史就是这样 iloc 是为了消除 ix ,早在2013年v0.11版,但即使在今天,仍然有很多模糊性 loc .)

df.loc[1, 'B'] 您可以返回:

单个元素(在本例中,当1/'B'有唯一的索引/列时)。
一个系列(如果1/'B'中的任何一个多次出现在索引/列中)。

旁白: 在这种情况下也会遇到同样的问题,尽管这总是第一种情况,但这可能是因为loc和iloc共享此分配代码。

所以熊猫需要支持所有这些任务案例!

In [11]: np.array(['m', 'n', 'o', 'p']).shape
Out[11]: (4,)

In [12]: np.array([['m', 'n', 'o', 'p']]).shape
Out[12]: (1, 4)

因此,您不能只是传递列表列表,然后期望得到正确的数组。相反,您可以明确地设置为对象数组:

In [13]: a = np.empty(1, dtype=object)

In [14]: a[0] = ['m', 'n', 'o', 'p']

In [15]: a
Out[15]: array([list(['m', 'n', 'o', 'p'])], dtype=object)

In [16]: df.loc[0, 'B'] = a

In [17]: df
Out[17]:
    A             B
0  12  [m, n, o, p]
1  23        [c, d]

这仍然不理想,但重申一下,在中国有太多的边缘案例 loc 和 ,解决方案应尽可能明确以避免它们(使用 at