修正方法: valueerror: 一致しない列を含む行を定義できません
pandas の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。
ValueError : cannot set a row with mismatched columns
このエラーは、pandas DataFrame に新しい行を追加しようとしたが、新しい行の値の数が既存の DataFrame の列の数と一致しない場合に発生します。
次の例は、このエラーを実際に修正する方法を示しています。
エラーを再現する方法
次のパンダ データフレームを作成するとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I'], ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28, 22], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 8], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 9]}) #view DataFrame df team points assists rebounds 0 A 18 5 11 1 B 22 7 8 2 C 19 7 10 3 D 14 9 6 4 E 14 12 6 5 F 11 9 5 6 G 20 9 9 7:28 4 12 8 I 22 8 9
ここで、DataFrame の最後に新しい行を追加しようとするとします。
#define new row to append
new_team = ['I', 30]
#append row to DataFrame
df. loc [ len (df)] = new_team
#view updated DataFrame
df
ValueError : cannot set a row with mismatched columns
追加しようとしている新しい行には値が 2 つしかないのに、既存の DataFrame には 4 つの列があるため、 ValueError が返されます。
エラーを修正する方法
このエラーを修正する最も簡単な方法は、 append()関数を使用して DataFrame の末尾に改行を追加することです。これにより、欠落している値が自動的に NaN で埋められます。
次の構文は、この関数を実際に使用する方法を示しています。
#define new row to append new = ['J', 30] #append row to end of DataFrame df = df. append ( pd.Series (new,index= df.columns [: len (new)]), ignore_index= True ) #view updated DataFrame df team points assists rebounds 0 to 18 5.0 11.0 1 B 22 7.0 8.0 2 C 19 7.0 10.0 3 D 14 9.0 6.0 4 E 14 12.0 6.0 5 F 11 9.0 5.0 6 G 20 9.0 9.0 7:28 a.m. 4.0 12.0 8 I 22 8.0 9.0 9 D 30 NaN NaN
ValueErrorを受け取っておらず、DataFrame の末尾に改行が追加されていることに注意してください。
また、新しい行の 2 つの欠損値が NaN 値で埋められただけであることにも注意してください。
追加リソース
次のチュートリアルでは、Python の他の一般的なエラーを修正する方法を説明します。
修正方法: 列が重なっていますが、サフィックスが指定されていません
修正方法: オブジェクト「numpy.ndarray」には「append」属性がありません
修正方法: すべてのスカラー値を使用する場合は、インデックスを渡す必要があります。