[解決済み] Python pandas: データフレームを一行ずつ埋める

質問

に行を追加するという単純な作業です。 pandas.DataFrame オブジェクトを実現するのは難しいようです。これに関する3つのstackoverflowの質問がありますが、どれも作業中の答えを与えていません。

私がやろうとしていることは、次のようなことです。私はDataFrameを持っていて、その形と行と列の名前はすでに知っています。

>>> 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

さて、行の値を繰り返し計算する関数があります。行のひとつに、辞書または pandas.Series ? 以下は、失敗した様々な試みです。

>>> 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'

非常に不親切な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

さて、インデックスを無視するのは困りますが、そうでなければ結果は以下の通りです。

>>> 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

列名と値を揃えることはできましたが、行ラベルが失われてしまいました。

>>> 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

これも惨敗でしたね。

では、どうすればいいのでしょうか？

解決方法は？

df['y'] はカラムを設定します

行を設定したい場合は .loc

なお .ix は同等ですが、こちらは辞書を割り当てようとしたため失敗しました。 行の各要素に y シリーズに変換することで、pandasに伝えることができます。 を指定すると、入力を整列させることができます (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