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python - 在 Pandas 中使用 .loc 将集合插入单元格时出现不一致的行为

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 13:56:36 25 4
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这是一个非常简单的例子

import pandas
df = pandas.DataFrame()
value_to_be_set = {'1'}

df.loc[0, 'col1'] = value_to_be_set
df['col2'] = None
df.loc[0, 'col2'] = value_to_be_set

print(df.head())

输出
   col1 col2
0 1 {1}

为什么两列的数据类型不同?

python 3.7.3
Pandas 版本:0.23.4

最佳答案

在第一个任务中,你从一个集合中创建一个 num_column,与一个可迭代的不同。您要求 1 个单个元素并提供一个大小为 1 的可迭代对象,因此您将集合的内容影响到单个单元格。您可以尝试使用一组 2 个值来查看它是否会引发错误。

在第二个任务中,您更新现有列中的单元格。 Pandas 没有理由在这里解包任何东西,它会影响到单元格的设置。

老实说,这解释了会发生什么,但并不能证明不同行为背后的基本原理......

关于python - 在 Pandas 中使用 .loc 将集合插入单元格时出现不一致的行为,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62325417/

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