我试图简单地按元素划分两列，但由于某种原因，这将返回两列，而不是我期望的一列。
我认为这与我需要迭代地创建数据框的事实有关，所以我选择了一次追加一行。下面是一些测试代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['image_name partition zeros ones total'.split()])
# Create a DataFrame
data = {
'dataset': ['177.png', '276.png', '208.png', '282.png'],
'partition': ['green', 'green', 'green', 'green'],
'zeros': [1896715, 1914720, 1913894, 1910815],
'ones': [23285, 5280, 6106, 9185],
'total': [1920000, 1920000, 1920000, 1920000]
}
for i in range(len(data['ones'])):
row = []
for k in data.keys():
row.append(data[k][i])
df = df.append(pd.Series(row, index=df.columns), ignore_index=True)
df_check = pd.DataFrame(data)
df_check["result"] = df_check["zeros"] / df_check["total"]
df["result"] = df["zeros"] / df["total"]
df如果你试着运行这个，你会看到所有的df_check都像预期的那样工作，当它到达df["result"] = df["zeros"] / df["total"]时代码失败：
ValueError: Cannot set a DataFrame with multiple columns to the single column result事实上，如果我尝试检查除法的结果，我注意到有两列包含所有缺失值：
>>> df["zeros"] / df["total"]
total zeros
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN有什么建议为什么会发生这种情况，以及如何解决它？
3条答案
按热度按时间kknvjkwl1#
你设置数据框的逻辑是不正确的，不要使用循环，直接去
DataFrame构造函数，可选的额外步骤rename列：输出：
使用您当前的方法，您最终会得到一个具有单个级别的MultiIndex，这会导致进一步的问题（切片
df['zeros']和df["total"]会给您两个DataFrames，而不是Series，并且分区未对齐）。在任何情况下，
append现在都不推荐使用。owfi6suc2#
问题出在下面这行
split()方法本身创建一个列表，因此避免使用该列表并使用以下命令qni6mghb3#
我实际上解决了这个问题，感谢@mozway回答中的建议。
事实上，问题在于有bug的版本有一个MultiIndex。然而，这是由于我如何指定列列表，而不是由于append方法本身。它解决了从
到
或者甚至只是
columns='image_name partition zeros ones total'.split()。