在 Pandas 中将列类型定义为“列表”答案

【问题标题】：Define a column type as 'list' in Pandas在 Pandas 中将列类型定义为“列表”
【发布时间】：2016-09-05 04:49:40
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框 df。我希望 df 由 3 列组成：第一列是品牌名称（字符串），第二列是整数列表，第三列是浮点数列表。因此，对于每个品牌，我都有两个列表，我想将它们全部放在一个数据框中，以便根据品牌名称轻松访问不同的列表。

我有：

count = [1,5,198,0,0,35]
brand = 'Nike'

为了将计数列表放入与“Nike”行对应的“计数”列中，我尝试了以下操作：

df[df['brand']==brand].loc[0,'count'] = count
df[df['brand']==brand]['count'] == count
df[df['brand']==brand]['count'].loc[0] == count

这些都不起作用，我得到 ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable 或 A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 并且 df 没有任何变化。

如何将列表写入 pandas 数据框单元格？

【问题讨论】：

标签： python list pandas

【解决方案1】：

您可以使用您的品牌作为列名：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Nike' : [[1,5,198,0,0,35],[0.5,0.3,0.2]]},index = ['count','floats'])

然后您可以像这样添加新品牌：

df['Puma'] = [[1,2,3],[0.1,0.2]]

你会得到这个数据框：

        Nike                    Puma
count   [1, 5, 198, 0, 0, 35]   [1, 2, 3]
float   [0.5, 0.3, 0.2]         [0.1, 0.2]

那么访问值真的很简单。

【讨论】：

【解决方案2】：

在我看来，您正在构建错误的数据模型。该模型不是第一范式（1NF），使用它会遇到很多麻烦。请尝试使用标准化模型。

   Brand     price
0  Nike     50.0
1  Nike     60.0
2  Nike     70.0
3  Puma     30.0
4  Puma     100.0

您可以轻松地从此模型中获取任何计算值。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以这样创建它。类型为object。

In [254]: df=pd.DataFrame({'Brand':['Nike','Puma'],
'count':[[1,2,3],[0,0]],'price':[[50.]*3,[100.]*2]})

In [255]: df
Out[255]: 
  Brand      count               price
0  Nike  [1, 2, 3]  [50.0, 50.0, 50.0]
1  Puma     [0, 0]      [100.0, 100.0]

【讨论】：