オブジェクトに行を追加するという単純なタスクは、pandas.DataFrame実行するのが難しいようです。これに関連する StackOverflow の質問が 3 件ありますが、いずれも有効な回答を提供していません。
私がやろうとしていることは次のとおりです。行と列の名前と形状がすでにわかっている DataFrame があります。
>>> df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
>>> df
a b c d
x NaN NaN NaN NaN
y NaN NaN NaN NaN
z NaN NaN NaN NaN
これで、行の値を繰り返し計算する関数ができました。行の 1 つを辞書または で埋めるにはどうすればよいでしょうかpandas.Series。失敗したさまざまな試みを以下に示します。
>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3}
>>> df['y'] = y
AssertionError: Length of values does not match length of index
どうやら行ではなく列を追加しようとしたようです。
>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3}
>>> df.join(y)
AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'is_unique'
非常に情報量の少ないエラーメッセージです。
>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3}
>>> df.set_value(index='y', value=y)
TypeError: set_value() takes exactly 4 arguments (3 given)
どうやら、これはデータフレーム内の個々の値を設定するためだけのようです。
>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3}
>>> df.append(y)
Exception: Can only append a Series if ignore_index=True
まあ、インデックスを無視したくありません。そうしないと、結果は次のようになります。
>>> df.append(y, ignore_index=True)
a b c d
0 NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 1 5 2 3
列名は値と揃いましたが、行ラベルは失われました。
>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3}
>>> df.ix['y'] = y
>>> df
a b \
x NaN NaN
y {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3} {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z NaN NaN
c d
x NaN NaN
y {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3} {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z NaN NaN
それも惨めに失敗しました。
それでどうやってやるんですか？
ベストアンサー1
df['y']列を設定します
行を設定するには、.loc
ここで同等であることに注意してください.ix。行の各要素に辞書を割り当てようとしたため、yおそらく望んでいたものではないため失敗しました。シリーズに変換すると、入力を揃えたいことがパンダに伝えられます（たとえば、すべての要素を指定する必要はありません）。
In [6]: import pandas as pd
In [7]: df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
In [8]: df.loc['y'] = pd.Series({'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3})
In [9]: df
Out[9]:
a b c d
x NaN NaN NaN NaN
y 1 5 2 3
z NaN NaN NaN NaN