Pandas: डेटाफ़्रेम में एक निर्देश संग्रहीत करना विफल रहता है

को निर्मित 4 अक्तू॰ 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pandas-dev/pandas

कोड नमूना, यदि संभव हो तो कॉपी-पेस्ट करने योग्य उदाहरण

नीचे दिए गए दोनों उदाहरण एक ही त्रुटि के साथ विफल हो जाते हैं

df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=['a', 'b'])

df.loc[0, 'a'] = dict(x=2)
df.iloc[0, 0] = dict(x=2)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-282-62f3ee5ff885> in <module>()
      1 # file_map.loc[file_no, 'Q_step_length'] = dict(a=1)
      2 df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=['a', 'b'])
----> 3 df.iloc[0, 0] = dict(x=2)
      4 df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x[0] if not pd.isnull(x) else x)
      5 df

...\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __setitem__(self, key, value)
    177             key = com._apply_if_callable(key, self.obj)
    178         indexer = self._get_setitem_indexer(key)
--> 179         self._setitem_with_indexer(indexer, value)
    180 
    181     def _has_valid_type(self, k, axis):

...\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _setitem_with_indexer(self, indexer, value)
    603 
    604             if isinstance(value, (ABCSeries, dict)):
--> 605                 value = self._align_series(indexer, Series(value))
    606 
    607             elif isinstance(value, ABCDataFrame):

...\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _align_series(self, indexer, ser, multiindex_indexer)
    743             return ser.reindex(ax)._values
    744 
--> 745         raise ValueError('Incompatible indexer with Series')
    746 
    747     def _align_frame(self, indexer, df):

ValueError: Incompatible indexer with Series

यह काम करता है, लेकिन डेटाफ्रेम में एक सूची डाल रहा है

df[0, 'a'] = [dict(x=2)]

इस तरह के एक बहुत ही सुरुचिपूर्ण निर्माण का उपयोग करके सीधे डेटाफ्रेम में निर्देश प्राप्त करना संभव है:

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x[0] if not pd.isnull(x) else x)

समस्या का विवरण

चूंकि डेटाफ्रेम में एक निर्देश को स्टोर करना संभव है, ऊपर दिए गए असाइनमेंट की कोशिश करना विफल नहीं होना चाहिए। मुझे पता है कि df.loc[...] = dict(...) मौजूद होने पर संबंधित कॉलम में ताना में मान निर्दिष्ट करेगा (क्या वह दस्तावेज है?) और इसके अपने मुद्दे हैं लेकिन यह व्यवहार एक्सेस करते समय लागू नहीं होना चाहिए डेटाफ़्रेम का एकल स्थान

अपेक्षित उत्पादन

निर्दिष्ट स्थान के अंदर एक ताना के साथ एक डेटाफ़्रेम।

`pd.show_versions()` . का आउटपुट

स्थापित संस्करण

प्रतिबद्ध: कोई नहीं
अजगर: 3.5.4.अंतिम.0
पायथन-बिट्स: 64
ओएस: विंडोज़
ओएस-रिलीज़: 10
मशीन: एएमडी 64
प्रोसेसर: Intel64 परिवार 6 मॉडल 58 स्टेपिंग 9, GenuineIntel
बाइटऑर्डर: थोड़ा
LC_ALL: कोई नहीं
लैंग: कोई नहीं
स्थानीय: कोई नहीं।कोई नहीं

पांडा: 0.20.3
पाइटेस्ट: कोई नहीं
पाइप: 9.0.1
सेटअपटूल: 36.5.0
साइथन: 0.26
सुन्न: 1.13.1
scipy: 0.19.1
xarray: कोई नहीं
आईपीथन: 6.1.0
स्फिंक्स: कोई नहीं
पात्सी: 0.4.1
डेटुटिल: 2.6.1
पायट्ज़: 2017.2
ब्लॉस्क: कोई नहीं
अड़चन: कोई नहीं
टेबल: कोई नहीं
numexpr: कोई नहीं
पंख: कोई नहीं
मैटप्लोटलिब: 2.0.2
ओपनपीएक्सएल: कोई नहीं
xlrd: कोई नहीं
xlwt: कोई नहीं
xlsxwriter: कोई नहीं
एलएक्सएमएल: कोई नहीं
बीएस4: कोई नहीं
html5lib: 0.9999999
sqlalchemy: कोई नहीं
pymysql: कोई नहीं
psycopg2: कोई नहीं
जिन्जा 2: 2.9.6
s3fs: कोई नहीं
पांडा_जीबीक्यू: कोई नहीं
pandas_datareader: कोई नहीं

Indexing

स्रोत

andreas-thomik

सबसे उपयोगी टिप्पणी

एक ही समस्या का सामना करना पड़ा, दो विचार थे:

डेटाफ़्रेम के भीतर एक निर्देश को संग्रहीत करना असामान्य है, लेकिन ऐसे वैध मामले हैं जहां सॉफ़्टवेयर पंडों का उपयोग मनमाने ढंग से कुंजी/मूल्य शैली डेटा का प्रतिनिधित्व करने और हेरफेर करने के तरीके के रूप में कर सकता है जहां डेटा को इस तरह से अनुक्रमित किया जाता है जो पैनल प्रतिनिधित्व के लिए समझ में आता है।

व्यवहार है कि स्थान आधारित अनुक्रमण किसी दिए गए शब्दकोश की कुंजी/मानों के आधार पर कॉलम अपडेट करेगा, मेरे लिए आश्चर्य की बात थी। यह एक अच्छी सुविधा सुविधा है जो तब समझ में आती है जब एक स्पष्ट कॉलम का संदर्भ नहीं दिया जाता है। उदाहरण के लिए, प्रदान करते समय:

df.loc[row, :] = dict(key1=value1, key2=value2)

यह समझ में आता है कि शब्दकोश की चाबियाँ कॉलम के रूप में लिखी जा सकती हैं और वह df.loc[row, key1] == value1 । हालांकि, एक स्पष्ट कॉलम इंडेक्स प्रदान करते समय, किसी दिए गए शब्दकोश से लक्ष्य कॉलम का जिक्र करना (मेरे लिए) काउंटर-सहज ज्ञान युक्त है। अगर मैं इसके बजाय आपूर्ति करता हूं:

df.loc[row, col] = dict(key=value)

मैं स्पष्ट रूप से इंगित कर रहा हूं कि मैं पूरे मूल्य को col कॉलम में संग्रहीत करना चाहता हूं, और मैं उम्मीद करता हूं कि शब्दकोश को इस तरह डाला जाएगा।

वैसे भी, मैं @jreback से सहमत हूं कि यह कुछ हद तक गैर-मुहावरेदार है लेकिन मैं @ एंड्रियास-थॉमिक द्वारा उठाए गए मूल मुद्दे से सहानुभूति रखता हूं। मुझे एक समस्या का सामना करना पड़ा जहां इस सिंटैक्स का उपयोग करके डेटाफ्रेम के एक तत्व के लिए एक निर्देश को स्टोर करने की कोशिश कर रहा था, जिस विशेष समस्या का सामना करना पड़ रहा था, इसलिए वह पूरी तरह से इस अनुरोध के साथ नहीं है।

aaclayton 27 दिस॰ 2017

👍8 ❤4

सभी 3 टिप्पणियाँ

यह बहुत ही गैर-मुहावरेदार है, और आप यहाँ अपने आप में बहुत अधिक हैं। आप इसे केवल इसके चारों ओर एक सूची/टुपल का उपयोग करके कर सकते हैं

In [14]: df.loc[0, 'a'] = [dict(x=2)]

In [15]: df
Out[15]: 
            a    b
0  [{'x': 2}]  NaN
1         NaN  NaN
2         NaN  NaN

jreback 4 अक्तू॰ 2017

😕3 👍1

एक ही समस्या का सामना करना पड़ा, दो विचार थे:

df.loc[row, :] = dict(key1=value1, key2=value2)

df.loc[row, col] = dict(key=value)

aaclayton 27 दिस॰ 2017

👍8 ❤4

@aaclayton यह #18955 से संबंधित है। हम डिक्ट्स के स्केलर को बेहतर (और अन्य पुनरावृत्तियों) के समर्थन की जांच कर सकते हैं/जांच सकते हैं। हालांकि यह थोड़ा मुश्किल है।

jreback 28 दिस॰ 2017

क्या यह पृष्ठ उपयोगी था?

0 / 5 - 0 रेटिंग्स