ValueError：在 Pandas 数据帧上使用 itertuples() 时解包的值太多

Posted 2023-03-11

【中文标题】ValueError：在 Pandas 数据帧上使用 itertuples() 时解包的值太多

【英文标题】：ValueError: too many values to unpack when using itertuples() on pandas dataframe

【发布时间】：2016-10-15 15:14:40

【问题描述】：

我正在尝试根据我在这里找到的答案将一个简单的 pandas 数据框转换为一个嵌套的 JSON 文件：pandas groupby to nested json

我的分组数据框如下所示：

                  firstname lastname  orgname         phone        mobile  email
teamname members                                                           
1        0            John      Doe     Anon  916-555-1234          none   [e-mail] 
         1            Jane      Doe     Anon  916-555-4321  916-555-7890   [e-mail]
2        0          Mickey    Moose  Moosers  916-555-0000  916-555-1111   [e-mail]
         1           Minny    Moose  Moosers  916-555-2222          none   [e-mail]  

我的代码是：

data = pandas.read_excel(inputExcel, sheetname = 'Sheet1', encoding = 'utf8')
grouped = data.groupby(['teamname', 'members']).first()

results = defaultdict(lambda: defaultdict(dict))

for index, value in grouped.itertuples():
    for i, key in enumerate(index):
        if i ==0:
            nested = results[key]
        elif i == len(index) -1:
            nested[key] = value
        else:
            nested = nested[key]

print json.dumps(results, indent = 4)

我在第一个“for”循环中收到以下错误。在这种情况下导致此错误的原因是什么？如何修复它以输出嵌套的 json？

    for index, value in grouped.itertuples():
ValueError: too many values to unpack

【参考方案1】：

当使用itertuples() 时，索引作为元组的一部分包含在内，因此for index, value in grouped.itertuples(): 没有任何意义。事实上，itertuples() 使用的是 namedtuple，而 Index 是其中一个名称。

考虑以下设置：

data = 'A': list('aabbc'), 'B': [0, 1, 0, 1, 0], 'C': list('vwxyz'), 'D': range(5,10)
df = pd.DataFrame(data).set_index(['A', 'B'])

产生以下 DataFrame：

     C  D
A B      
a 0  v  5
  1  w  6
b 0  x  7
  1  y  8
c 0  z  9

然后在df.itertuples() 中打印每个元组：

Pandas(Index=('a', 0), C='v', D=5)
Pandas(Index=('a', 1), C='w', D=6)
Pandas(Index=('b', 0), C='x', D=7)
Pandas(Index=('b', 1), C='y', D=8)
Pandas(Index=('c', 0), C='z', D=9)

所以，您可能想要做的是类似于下面的代码，将value 替换为t[1:]：

for t in grouped.itertuples():
    for i, key in enumerate(t.Index):
        ...

如果您想访问namedtuple 的组件，您可以按位置或按名称访问。因此，对于您的 DataFrame，t[1] 和 t.firstname 应该是等价的。请记住 t[0] 是索引，因此您的第一列从 1 开始。

【讨论】：

如果我运行这两行，我得到：for i, key in enumerate(t.index): TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable

索引应大写：enumerate(t.Index).

这给了我一个不同的错误：for i, key in enumerate(t.Index): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'Index'

您使用的是哪个版本的pandas（请参阅pd.__version__）？如果它是旧版本，itertuples 可能尚未实现为namedtuple，因此尝试按名称访问它可能不起作用。尝试按位置调用它：enumerate(t[0])。如果这不起作用，请尝试查看itertuples 生成的一些元组，看看它实际为您生成了什么，并相应地调整您的代码。

这是我的最终代码data = pandas.read_excel(inputExcel, sheetname = 'SCAT Teams', encoding = 'utf8') grouped = data.groupby(['teamname', 'members']).first() print grouped results = defaultdict(lambda: defaultdict(dict)) for t in grouped.itertuples(): for i, key in enumerate(t.Index): if i ==0: nested = results[key] elif i == len(t.Index) -1: nested[key] = t else: nested = nested[key] jsonOutput = json.dumps(results, indent = 4)

【参考方案2】：

据我了解 itertuples，它将返回一个元组，其中第一个值是索引，其余值是所有列。您只有index, value in grouped.itertuples()，这意味着它试图将所有列解压缩到一个变量中，这是行不通的。 groupby 可能也会发挥作用，但它仍应包含结果中的所有值，这意味着您仍然有太多列被解压。