パンダデータフレームValueError：渡された値の形状は（X、）、インデックスは（X、Y）を暗示します。

Question

エラーが発生しています。

次が動作しているようです：

def random(row): 
    return [1,2,3,4] 

df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=list('ABCD')) 

df.apply(func = random, axis = 1) 

と私の出力は次のとおりです。

[1,2,3,4] 
[1,2,3,4] 
[1,2,3,4] 
[1,2,3,4] 

しかし、私は、このような1またはNoneとしての価値に列のの1つを変更する場合：

：

def random(row): 
    return [1,2,3,4] 

df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=list('ABCD')) 
df['E'] = 1 

df.apply(func = random, axis = 1) 

私はエラーを取得します

ValueError: Shape of passed values is (5,), indices imply (5, 5) 

私は数日間このことに取り組んできましたが、何も動作していないようです。興味深いのは、私が変更されたときに

def random(row): 
    return [1,2,3,4] 

def random(row): 
    print [1,2,3,4] 

にすべてが正常に動作するように思われることです。

この質問は、私が混乱していたかもしれないと感じているasking this questionのより明確な方法です。

私の目標は、各行のリストを計算し、その中から列を作成することです。

EDIT：私はもともと、1列分のデータフレームから始めました。 4つの差分適用ステップで4つの列を追加し、別の列を追加しようとするとこのエラーが発生します。

Answer 1

あなたの目標は、（表示しない）だけでスカラー値を返す関数として、あなたの関数を記述し、データフレームに新しい列を追加し、このようなものである場合：

>>> def random(row): 
...  return row.mean() 

してから適用されます使用します。

>>> df['new'] = df.apply(func = random, axis = 1) 
>>> df 
      A   B   C   D  new 
0 0.201143 -2.345828 -2.186106 -0.784721 -1.278878 
1 -0.198460 0.544879 0.554407 -0.161357 0.184867 
2 0.269807 1.132344 0.120303 -0.116843 0.351403 
3 -1.131396 1.278477 1.567599 0.483912 0.549648 
4 0.288147 0.382764 -0.840972 0.838950 0.167222 

を

新しい列にリストを含めることが可能かどうかは分かりませんが、タプル（[...]の代わりに(...)ではなく）を入れることは不可能です：

>>> def random(row): 
... return (1,2,3,4,5) 
... 
>>> df['new'] = df.apply(func = random, axis = 1) 
>>> df 
      A   B   C   D    new 
0 0.201143 -2.345828 -2.186106 -0.784721 (1, 2, 3, 4, 5) 
1 -0.198460 0.544879 0.554407 -0.161357 (1, 2, 3, 4, 5) 
2 0.269807 1.132344 0.120303 -0.116843 (1, 2, 3, 4, 5) 
3 -1.131396 1.278477 1.567599 0.483912 (1, 2, 3, 4, 5) 
4 0.288147 0.382764 -0.840972 0.838950 (1, 2, 3, 4, 5) 

Answer 2

あなたが実際にやろうとしているもの

import numpy as np  
df = pd.DataFrame(np.array(your_data), columns=columns)