无法将列表添加到pandas DataFrame列

问题描述

我尝试了三种不同的方法将字符串值列表（内容）添加到现有df（all_df）的新列中，但是每次由于列表而出现错误时，都会比较2列如果相同，则复制内容。即它匹配两列并相应地分配值。匹配可以完美完成，但是输出列表不会以任何方式出现在DF中。

我进行了搜索，但找不到解决方案。请帮助。

content[]
               
for i in range(len(col1)):
    for j in range(len(col2)):
            a=(col1[i])[0:5]
            b=(col2[j])[0:5]
            if(a==b):
                val=con[j]
                break
            else:
                val="Daily Update"
    content.append(val)

print(content)

＃内容输出： “”“ [“动机帖子”，“意识帖子”，“意识帖子”，“产品帖子”，“节日日帖子”，“每日更新”，“节日日帖子”，“一般帖子”，“产品帖子” ，“意识帖子”，“动机帖子”，“产品帖子”，“动机帖子”，“意识帖子”，“每日更新”，“产品帖子”，“动机帖子”，“一般帖子”，“产品帖子” ，'Festival Days Post']“”“

#(first approach)
all_df.insert(loc=0,column='Content Bucket',value=content)
"""error:Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Desktop/analytics/twitter/demo.py",line 43,in <module>
    all_df.insert(loc=0,value=content)
TypeError: insert() takes no keyword arguments
"""

#(second approach)
all_df['Content Bucket']=np.array(content)
"""error:Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Desktop/analytics/twitter/demo.py",line 45,in <module>
    all_df['Content Bucket']=np.array(content)
TypeError: list indices must be integers or slices,not str
"""


#(third approach)
dftemp = pd.DataFrame(data=content,columns=["Content Bucket"])
dft=pd.concat(dftemp,all_df)
"""error:Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/jeshal/Desktop/analytics/twitter/demo.py",line 47,in <module>
    dft=pd.concat(dftemp,all_df)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py",line 271,in concat
    op = _Concatenator(
  File "C:\Users\\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py",line 306,in __init__
    raise TypeError(
TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects,you passed an object of type "DataFrame"
"""

all_df.to_excel("mergedt.xlsx",index=False) 

解决方法

如果要将其添加为列，则：

df_content = pd.DataFrame(content,columns=['Content Bucket'])
all_df = all_df.append(df_content)

,

这种方法似乎有效。

import pandas as pd
import numpy as np


def main():
    new_column = ['','A','B','','C','D']
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list('ABCD'))
    print(df)
    print('\n',len(new_column),new_column,'\n')
    df['Content Bucket'] = new_column
    print (df)
    

这将产生以下结果：

          A         B         C         D
0 -1.179613 -0.374270 -0.214203 -0.400627
1  0.664314 -1.339739  0.740338 -1.637909
2  1.394077 -0.709522  1.119306  0.478199
3  0.733929  0.714355 -2.518329 -1.076162
4  0.811021  1.296503  0.280754  0.053859
5  0.419472 -0.541438 -0.215574 -0.322361

 6 ['','D'] 

          A         B         C         D Content Bucket
0 -1.179613 -0.374270 -0.214203 -0.400627               
1  0.664314 -1.339739  0.740338 -1.637909              A
2  1.394077 -0.709522  1.119306  0.478199              B
3  0.733929  0.714355 -2.518329 -1.076162               
4  0.811021  1.296503  0.280754  0.053859              C
5  0.419472 -0.541438 -0.215574 -0.322361              D