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pandas - 将 numpy 数组分配给 Pandas 数据框的特定单元格

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 14:58:52 25 4
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是否可以在单个 pandas 单元格中存储一个 numpy 数组?例如,假设我们有以下 df

import pandas as pd
import numpy as np
df= pd.DataFrame(np.nan, columns =["A","B","C"], index =np.arange(5))

可以如下设置特定的单元格

df.ix[1,"A"]=2 # This works

但是,如果我尝试分配一个 numpy 数组,它会失败并出现 ValueError: setting an array element with a sequence. 异常。

df.ix[1,"A"]=np.arange(5) #This fails

有什么办法可以解决吗?有一个类似的solution on SO它建议将值作为 numpy 数组作为列表传递,但在我的情况下似乎不起作用。

df.ix[1,"A"]=list(np.arange(5)) #This also fails

有什么建议吗?

最佳答案

将你的 df 设置为 object 然后使用 at

df=df.astype(object)
df.at[2, 'A']=np.arange(5).tolist()
df
Out[422]:
A B C
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 [0, 1, 2, 3, 4] NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN

关于pandas - 将 numpy 数组分配给 Pandas 数据框的特定单元格,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51354036/

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