pandas 如何正确分配嵌套的DataFrame？

ryoqjall 于 12个月前发布在其他

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我需要将一个DataFrame作为值赋给另一个DataFrame中的单元格。我尝试了三种不同的方法：

import pandas

data = { 'A': [ 1 ] }
frame = pandas.DataFrame(data)

frame['B'] = None

frame.loc[0]['B'] = pandas.DataFrame()
print(frame)

frame.loc[0, 'B'] = pandas.DataFrame()
print(frame)

frame['B'][0] = pandas.DataFrame()
print(frame)

第一个输出一个警告并不赋值，第二个将单元格值设置为nan，第三个输出一个警告并正确赋值。这些行为对我来说都没有意义，第一个是因为loc应该创建一个视图，第二个是因为出现了一个wild nan，第三个是因为尽管有警告，但赋值还是通过了。如果我用一个非pandas对象替换DataFrame，那么在第二种情况下也会进行赋值，这让我认为这是pandas中的某种特殊情况。有没有人能解释一下这里发生了什么，并告诉是否有一种方法可以在没有警告和沉默的情况下完成任务？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77175001/how-to-properly-assign-a-nested-dataframe

2条答案

按热度按时间

yx2lnoni1#

Pandas的设计并不是为了使用列表/ Dataframe 作为“单元格”中的对象，因此大多数赋值都不能很好地使用它们。
当你使用loc和一个右边大小的列表或DataFrame时，pandas试图将赋值解释为要扩展到几个单元格的东西，这在你的情况下是失败的。
一个选项是使用at：

frame.at[0, 'B'] = pandas.DataFrame()

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hivapdat2#

看起来pandas对其中几个操作进行了特殊处理。第三个是最有趣的。在第三种情况下，Pandas会警告您在副本上设置数据-所以要显式地设置该副本。你会有复制B的开销，但这只是一个小成本

import pandas

data = { 'A': [ 1 ] }
frame = pandas.DataFrame(data)
frame['B'] = None

B = frame['B'].copy()
B[0] = pandas.DataFrame()
frame['B'] = B
print(frame)

输出

A                                      B
0  1  Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

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