pandas dataframeへ行の追加

pandasで集計した数値をdf_resultに保存してきたいと思っています。
1行追加するのに以下のようなソースを書いてみましたが、ValueError: cannot set a row with mismatched columnsのエラーが出ます。

　行数は合っていると思うのですが、いいやり方がないかご意見をお願いします。

ちなみに、集計の結果0のindexが出てくる（行が存在しない）こともあるので、df_sum3.locで拾えなくても行が挿入できるやり方で実行したいと思っています。

df_result
1a=1
2b=2
3c=3
4
5cols1 = ['A', 'B', 'C', '-10', '-9', '-8', '-7', '-6', '-5', '-4', '-3', '-2', '-1', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']
6df_result = pd.DataFrame(index=[], columns=cols1)
7df_result = df_result.set_index('symbol', drop=False)
8
9df_result.loc[1] = [a,
10b,
11c,
12df_sum3.loc[-10, 'count'],
13df_sum3.loc[-9, 'count'],
14df_sum3.loc[-8, 'count'],
15df_sum3.loc[-7, 'count'],
16df_sum3.loc[-6, 'count'],
17df_sum3.loc[-5, 'count'],
18df_sum3.loc[-4, 'count'],
19df_sum3.loc[-3, 'count'],
20df_sum3.loc[-2, 'count'],
21df_sum3.loc[-1, 'count'],
22df_sum3.loc[0, 'count'],
23df_sum3.loc[1, 'count'],
24df_sum3.loc[2, 'count'],
25df_sum3.loc[3, 'count'],
26df_sum3.loc[4, 'count'],
27df_sum3.loc[5, 'count'],
28df_sum3.loc[6, 'count'],
29df_sum3.loc[7, 'count'],
30df_sum3.loc[8, 'count'],
31df_sum3.loc[9, 'count'],
32df_sum3.loc[10, 'count'] ]

Series
1-2     391861
2-3     375410
3-4     267750
4-5     190730
5 0     186412
6-10    117687
7-6     108464
8-1     107567
9-7      87025
10 2      83250
11-8      56191
12 3      46684
13 1      41035
14-9      36503
15 4      27422
16 5      17788
17 10     15180
18 6      11245
19 7       7979
20 8       5100
21 9       3754

dataFrame
1 	count
2index 	
3-10 	117687
4-9 	36503
5-8 	56191
6-7 	87025
7-6 	108464
8-5 	190730
9-4 	267750
10-3 	375410
11-2 	391861
12-1 	107567
130 	186412
141 	41035
152 	83250
163 	46684
174 	27422
185 	17788
196 	11245
207 	7979
218 	5100
229 	3754
2310 	15180

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

cols1 = ['A', 'B', 'C', '-10', '-9', '-8', '-7', '-6', '-5', '-4', '-3', '-2', '-1', '0', '1', '2', '3', '4' '5', '6' '7', '8' '9', '10']

の'4' '5'と'6' '7'と'8' '9'のところにカンマが抜けています。

値がないの意味が良くわかりませんが、ないんだったら適当な値を入れれば良いのでしょう。

python
1import numpy as np
2
3def correct(df, index, column, irregular=np.nan):
4    try:
5        return df.loc[index, column]
6    except Exception:
7        return irregular
8
9
10inputdata = [a, b, c] + [correct(df_sum3, i, 'count') for i in range(-10, 11)]
11