如何将数据列表插入 Pandas 多索引数据框

Question

如何将此数据列表插入到 pandas DataFrame 中

orgdata = ['somestring', data[2], data[3], data[4], data[8], data[9], data[10], data[14], data[15], data[16], data[20], data[21], data[22], data[26], data[27], data[28], data[32], data[33], data[34], data[38], data[39], data[40], data[44], data[45], data[46] ]

其中“数据”是我从中解析特定数据的另一个数据列表。

我有一个列名列表，它也来自“数据”列表

colnames = ['USN', data[0], data[6], data[12], data[18], data[24], data[30], data[36], data[42]]

现在我需要在每列下有三个子列，所以我这样做

cols = pd.MultiIndex.from_product([colnames, ['IA', 'EX', 'Total']])

但是当我尝试将这个“数据”列表插入到这样的 DataFrame 中时

df = pd.DataFrame(orgdata, columns=cols)

我收到以下错误

ValueError: Wrong number of items passed 1, placement implies 27

我也收到这个错误

ValueError: Shape of passed values is (1, 25), indices imply (27, 25)

我做错了什么？在线提供的文档并没有对这个主题提供太多的见解。

还有其他方法可以解决这个问题吗？感谢您提供的任何帮助。

编辑：

首先，我根据我提出的请求的响应列出“数据”。这是我从响应中收到的数据的一个实例。

data = ['15EC41', 'LIC', '40', '60', 'P']

这是我正在处理的数据。

Answer 1

您需要将orgdata 括在括号中并确保它的长度等于您拥有的列数，如下所示：

df = pd.DataFrame([orgdata], columns=cols)

当您创建MultiIndex 时，您将orgdata 作为25 个值的列表传递（即Shape of passed values is (1, 25)）。然后，您将列表 colnames（我假设）定义为长度为 9 的字符串列表。然后使用 from_product() 创建您的 MultiIndex 和另一个包含 3 个值的列表，从而为您提供 indices imply (27, 25)。这里的25 源于您将orgdata 作为单个列表传递给数据框构造函数的事实，因此它将尝试将每个单独的值解析为自己的行。您需要将其括在括号中以确保将每个值分配给一列（因为构造函数中的每个列表都被解释为单行）。最后，您要么需要确保有 25 列与传递的 orgdata 匹配，要么在 orgdata 内传递 27 值。

使用您的示例数据，这是一个最小的示例：

import pandas as pd

data = ['15EC41', 'LIC', '40', '60', 'P']

orgdata = ['somestring', data[0], data[1], data[2], data[3], data[4]]

colnames = ['USN', data[2]]

cols = pd.MultiIndex.from_product([colnames, ['IA', 'EX', 'Total']])

df = pd.DataFrame([orgdata], columns=cols)

产量：

          USN                40          
           IA      EX Total  IA  EX Total
0  somestring  15EC41   LIC  40  60     P

一个更复杂的例子来设置索引：

import pandas as pd

data1 = ['15EC41', 'LIC', '40', '60', 'P']
data2 = ['62F793', 'DUH', '52', '85', 'O']
data3 = ['9734HJ', 'IAS', '34', '94', 'D']

orgdata = [['somestring', i[0], i[1], i[2], i[3], i[4]] for i in [data1, data2, data3]]

colnames = [data1[0], data1[2]]

cols = pd.MultiIndex.from_product([colnames, ['IA', 'EX', 'Total']])

df = pd.DataFrame(orgdata, columns=cols)

USN = [0, 1, 2]

df.index = USN; df.index.name = 'USN'

产量：

         15EC41                40          
             IA      EX Total  IA  EX Total
USN                                        
0    somestring  15EC41   LIC  40  60     P
1    somestring  62F793   DUH  52  85     O
2    somestring  9734HJ   IAS  34  94     D

Answer 2

您使用orgdata 调用DataFrame，这是25 个项目=> df 预计为25 列。 columns 参数仅指定数据的标签。因此，不匹配 columns 实际上是 27 项。

您能否说明您希望如何“插入”数据（而不仅仅是标签）？

我使用的最小示例：

import pandas as pd
data = range(50)
# 25 items
orgdata = ['somestring', data[2], data[3], data[4], data[8], data[9], data[10], data[14], data[15], data[16], data[20], data[21], data[22], data[26], data[27], data[28], data[32], data[33], data[34], data[38], data[39], data[40], data[44], data[45], data[46] ]
# 9 items
colnames = ['USN', data[0], data[6], data[12], data[18], data[24], data[30], data[36], data[42]]
#27 items
cols = pd.MultiIndex.from_product([colnames, ['IA', 'EX', 'Total']])
#giving error
df = pd.DataFrame(orgdata, columns=cols)