将数据从 CSV 文件添加到 Pandas Dataframe 导致值错误

Posted 2023-03-11

【中文标题】将数据从 CSV 文件添加到 Pandas Dataframe 导致值错误

【英文标题】：Adding data to Pandas Dataframe from a CSV file causing Value Errors

【发布时间】：2016-05-07 17:33:46

【问题描述】：

我正在尝试将 int 添加到 Pandas DataFrame 中的现有值

>>> df.ix['index 5','Total Dollars'] += 10

我得到错误： ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable。

我认为错误来自datatype，来自：

>>> print type(df.ix['index 5','Total Dollars'] 
int64 <class 'pandas.core.series.Series'>

数据框通过 CSV 文件填充。我尝试从另一个 CSV 文件加载数据库：

>>> print type(df.ix['index 5','Total Dollars']
int64

是什么导致了这种类型的差异？

【问题讨论】：

您能否提供数据样本让我们重现您的错误？ SO 向提问者推荐Minimal, Complete, and Verifiable Example。你可能会得到更好的回应。

几个想法：使用df.info() 检查整​​个列的类型（而不是单个元素）。一般来说，您会希望看到这些是整数和浮点数。除非它们包含字符串，否则不应将列视为对象。当您在 CSV 中阅读时，pandas 通常会做出正确的类型选择，但并非总是如此，您可能需要在阅读 CSV 期间或之后进行调整。

【参考方案1】：

对于一些早期的pandas 版本，这看起来像是一个错误，如果不是更早的here 和here 讨论，至少用0.16.2 修复。

使用0.17.1，效果很好：

df = pd.DataFrame(data=[5], columns=['Total Dollars'], index=['index 5'])

         Total Dollars
index 5              5

df.ix['index 5', 'Total Dollars'] += 10

         Total Dollars
index 5             15