同じ値でいっぱいの列を作成したいと思います。その値をタプルにしたいと思います。残念ながら、パンダは私が値の列全体を渡そうとしていると思っています。
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['foo']=9 #ok
df['bar']=(10,12) #think's I'm passing in a too-short column
ValueError：値の長さがインデックスの長さと一致しません
列 ' bar'のすべての行をタプルに設定するにはどうすればよいですか？
DataFrameコンストラクターを使用できます。
df = pd.DataFrame({'foo': 9, 'bar':[(10,12)]}, index=range(10))
または、リスト内包表記を使用するか、次の長さでタプルを繰り返しますDataFrame。
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['foo']=9 #ok
df['bar']= [(10,12) for _ in df.index]
#another solution
#df['bar']= [(10,12)] * len(df)
print (df)
foo bar
0 9 (10, 12)
1 9 (10, 12)
2 9 (10, 12)
3 9 (10, 12)
4 9 (10, 12)
5 9 (10, 12)
6 9 (10, 12)
7 9 (10, 12)
8 9 (10, 12)
9 9 (10, 12)
パフォーマンス：
df = pd.DataFrame(index=range(1000))
In [99]: %%timeit
...: df['bar']='10,12'
...: df['bar']=df['bar'].str.split(',').astype(tuple)
...:
977 µs ± 37.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [100]: %%timeit
...: df['bar']= [(10,12) for _ in df.index]
...:
218 µs ± 3.68 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [101]: %%timeit
...: df['bar']= [(10,12)] * len(df)
...:
175 µs ± 8.46 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [105]: %%timeit
...: df = pd.DataFrame({'foo': 9, 'bar':[(10,12)]}, index=range(1000))
...:
400 µs ± 1.32 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [106]: %%timeit
...: df = pd.DataFrame(index=range(1000))
...: df['foo']=9
...: df['bar']= [(10,12)] * len(df)
...:
766 µs ± 5.11 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
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