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Pythonでのpandasの行の追加

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gymgym

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データフレームを作成して、aとbを追加したいと考えています。

features_df = pd.DataFrame()
features_df['1'] = a
features_df['1'].append(b)
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object


以上のようなエラーが出ます。
追加するときはどのようにしたら良いでしょうか。
よろしくおねがい致します。

データは以下になります

a
[[0.00012928983490954451, 0.00011748521905109002, 0.00011989084345667415, 0.00011974011527363297, 0.00011184336871509996, 0.00010640123034978569, 0.00010216427024299902, 0.0001194461534379056, 8.6054614927351172e-05, 9.8850643261819073e-05, 0.00010219406678121601, 9.8168867471629278e-05, 0.00010282112867710696, 9.6649777757997372e-05, 9.5138350876749716e-05, 9.7461844304535581e-05, 8.0731669763303422e-05, 9.051832138197167e-05, 8.2756371803446827e-05, 8.7800505612400966e-05]]

b
[[0.00014925527940732987, 0.00013531344905437162, 0.00013629406618929503, 0.00012300864506958753, 0.00012750868703836123, 0.00012531890786497389, 0.00011441448562661126, 0.00011366394992123497, 0.00011437261784902046, 0.00011156651092992814, 0.00010040113388752219, 9.7862090188182015e-05, 0.00010100711845092209, 9.8404494499586761e-05, 9.9116003755312851e-05, 9.7175449971837017e-05, 8.7202681023498374e-05, 8.6263984731255086e-05, 9.0930406334603726e-05, 7.8487316921584024e-05]]

想定している結果

   1  
0  aのデータ  
1
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  • magichan

    2018/01/07 00:41

    できましたら、どのような結果を想定しているのかを記述してください

    キャンセル

  • gymgym

    2018/01/07 12:06

    想定している結果を追加させていただきました。よろしくお願い致します

    キャンセル

  • magichan

    2018/01/07 13:21

    a およびbのデータはcolumn に展開するのではなく二重配列のままセルに入れるということでしょうか

    キャンセル

  • gymgym

    2018/01/08 01:10

    columに展開しようと考えています。

    キャンセル

回答 2

+1

すでに解決済みとなっておりますが・・。
一応質問を書かせていただきましたので、質問に応じた回答を記述します。

配列データをColumnに展開するのであれば、配列データを Seriesデータに変換した後に追加すると良いかと思います。
今回の場合、a,bのデータは二重配列になっているので、pd.Series(a[0]),pd.Series(b[0])とすることで変換できます。

で、このデータを行データとして追加する際は、DataFrame.loc[] を使って記述できるのですが、この場合は元のDataFrameに空のColumnを作成しておく必要がありますので

import pandas as pd
a = [[0.00012928983490954451, 0.00011748521905109002, 0.00011989084345667415, 0.00011974011527363297, 0.00011184336871509996, 0.00010640123034978569, 0.00010216427024299902, 0.0001194461534379056, 8.6054614927351172e-05, 9.8850643261819073e-05, 0.00010219406678121601, 9.8168867471629278e-05, 0.00010282112867710696, 9.6649777757997372e-05, 9.5138350876749716e-05, 9.7461844304535581e-05, 8.0731669763303422e-05, 9.051832138197167e-05, 8.2756371803446827e-05, 8.7800505612400966e-05]]
b = [[0.00014925527940732987, 0.00013531344905437162, 0.00013629406618929503, 0.00012300864506958753, 0.00012750868703836123, 0.00012531890786497389, 0.00011441448562661126, 0.00011366394992123497, 0.00011437261784902046, 0.00011156651092992814, 0.00010040113388752219, 9.7862090188182015e-05, 0.00010100711845092209, 9.8404494499586761e-05, 9.9116003755312851e-05, 9.7175449971837017e-05, 8.7202681023498374e-05, 8.6263984731255086e-05, 9.0930406334603726e-05, 7.8487316921584024e-05]]

# 空のDataFrameを作成(配列のサイズ分だけColumnを作成しておく)
features_df = pd.DataFrame(columns=range(len(a[0])))
# index 0 に a を追加
features_df.loc[0] = pd.Series(a[0])
# index 1 に b を追加
features_df.loc[1] = pd.Series(b[0])

print(features_df)

となるかと思います。
しかしながら、今回の場合わざわざ空のDataFrameを作成しなくても、a のデータから DataFrameを生成したほうが簡単かもしれません

# a から DataFrameを生成
features_df = pd.DataFrame(a)
# index 1 に b を追加 
features_df.loc[1] = pd.Series(b[0])

print(features_df)

最後にappend()を使う場合ですが、こちらの方法ではあらかじめ、空のColumnを追加しておく必要がありませんので少しシンプルになります

features_df = pd.DataFrame()
features_df = features_df.append(pd.Series(a[0]), ignore_index=True)
features_df = features_df.append(pd.Series(b[0]), ignore_index=True)
print(features_df)

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  • 2018/01/08 14:11

    丁寧にご指導いただきありがとうございます。
    参考にさせていただきます。

    キャンセル

checkベストアンサー

0

https://stackoverflow.com/questions/10715965/add-one-row-in-a-pandas-dataframe

対症療法として。

features_df = pd.DataFrame()
features_df['1'] = a
features_df.loc[len(features_df)] = b

もしくは、

features_df = pd.DataFrame()
features_df['1'] = a

new = pd.DataFrame()
new['1'] = b

features_df.append(new, ignore_index=True)

手動。

features_df = pd.DataFrame()
features_df['1'] = [a[0], b[0]]

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