私はリスト「abc」とデータフレーム「df」を持っています：

abc = ['foo', 'bar']
df =
    A  B
0  12  NaN
1  23  NaN

リストをセル1Bに挿入したいので、次の結果が必要です。

    A  B
0  12  NaN
1  23  ['foo', 'bar']

どうすればいいですか？

1）これを使用する場合：

df.ix[1,'B'] = abc

次のエラーメッセージが表示されます。

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

これは、リスト（2つの要素を持つ）を行/列に挿入しようとしますが、セルには挿入しないためです。

2）これを使用する場合：

df.ix[1,'B'] = [abc]

次に、 'abc'リスト（[['foo', 'bar']]）である要素が1つだけのリストを挿入します。

3）これを使用する場合：

df.ix[1,'B'] = ', '.join(abc)

次に、文字列を挿入します：（foo, bar）がリストではありません。

4）これを使用する場合：

df.ix[1,'B'] = [', '.join(abc)]

次に、リストを挿入しますが、要素は1つしかあり['foo, bar']ませんが（）、必要に応じて2つはありません（['foo', 'bar']）。

手伝ってくれてありがとう！

編集

私の新しいデータフレームと古いリスト：

abc = ['foo', 'bar']
df2 =
    A    B         C
0  12  NaN      'bla'
1  23  NaN  'bla bla'

別のデータフレーム：

df3 =
    A    B         C                    D
0  12  NaN      'bla'  ['item1', 'item2']
1  23  NaN  'bla bla'        [11, 12, 13]

df2.loc[1,'B']および/に「abc」リストを挿入したいdf3.loc[1,'B']。

データフレームに整数値および/またはNaN値および/またはリスト値のみの列がある場合、セルへのリストの挿入は完全に機能します。データフレームに文字列値および/またはNaN値および/またはリスト値のみを含む列がある場合、セルへのリストの挿入は完全に機能します。しかし、データフレームに整数値と文字列値を持つ列と他の列がある場合、これを使用するとエラーメッセージが表示されます：df2.loc[1,'B'] = abcまたはdf3.loc[1,'B'] = abc。

別のデータフレーム：

df4 =
          A     B
0      'bla'  NaN
1  'bla bla'  NaN

これらのインサートは完全に機能します：df.loc[1,'B'] = abcまたはdf4.loc[1,'B'] = abc。

set_valueはバージョン0.21.0 から非推奨になっているため、を使用する必要がありますat。ValueErroras を呼び出さずにセルにリストを挿入できlocます。これは、at 常に単一の値locを参照する一方で、行や列だけでなく値も参照できるためだと思います。

df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': ['x', 'y', 'z']})

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

df =
    A   B
0   1   x
1   2   [m, n]
2   3   z

また、挿入する列にがあることを確認する必要もありますdtype=object。例えば

>>> df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [1,2,3]})
>>> df.dtypes
A    int64
B    int64
dtype: object

>>> df.at[1, 'B'] = [1, 2, 3]
ValueError: setting an array element with a sequence

>>> df['B'] = df['B'].astype('object')
>>> df.at[1, 'B'] = [1, 2, 3]
>>> df
   A          B
0  1          1
1  2  [1, 2, 3]
2  3          3

df3.set_value(1, 'B', abc)任意のデータフレームで機能します。列 'B'のデータ型に注意してください。例えば。リストはfloat列に挿入できませんdf['B'] = df['B'].astype(object)。その場合は役立ちます。

パンダ> = 0.21

set_value廃止されました。 を使用DataFrame.atしてラベルでDataFrame.iat設定したり、整数位置で設定したりできるようになりました。

at/によるセル値の設定iat

# 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

「B」の2行目の値を新しいリストに設定する場合は、次のコマンドを使用しますDataFrane.at。

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

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

整数位置で設定することもできます DataFrame.iat

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

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

もしもらったらValueError: setting an array element with a sequence？

私はこれを再現しようとします：

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.

これは、オブジェクトがfloat64dtypeであるのに対し、リストはobjectsであるため、不一致があります。この状況では、最初に列をオブジェクトに変換する必要があります。

df['B'] = df['B'].astype(object)
df.dtypes

A     int64
B    object
dtype: object

次に、それは動作します：

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

    A       B
0  12     NaN
1  23  [m, n]

可能、でもハッキー

さらに奇妙なことに、DataFrame.locネストされたリストを渡すと、ハックして同様のことを実現できることがわかりました。

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

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

これが機能する理由については、こちらをご覧ください。

この投稿パンダで言及したように：リストをデータフレームに保存する方法は？; データフレーム内のdtypeは結果に影響するだけでなく、データフレームを呼び出すか、割り当てられない場合もあります。

迅速な回避策

以下のデータフレームのcol2の場合と同様に、リストを新しいリストで囲むだけです。これが機能する理由は、Pythonが（リストの）外部リストを取得して、通常のスカラーアイテム（通常のスカラーではなくリスト）を含むかのように列に変換するためです。

mydict={'col1':[1,2,3],'col2':[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]}
data=pd.DataFrame(mydict)
data


   col1     col2
0   1       [1, 4]
1   2       [2, 5]
2   3       [3, 6]

また取得

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable、

私の場合、.locではなく.atを使用しても違いはありませんでしたが、データフレーム列のデータ型を強制するとうまくいきました。

df['B'] = df['B'].astype(object)

次に、リスト、numpy配列、およびあらゆる種類のものをデータフレームの単一のセル値として設定できます。