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ValueError:传递的项数错误9,当在Pandas中将计算结果设置为一个列值时,位置表示为1或NaN

在Pandas中,当将计算结果设置为一个列值时,如果传递的项数不正确,就会出现"ValueError: 传递的项数错误9"的错误。

这个错误通常发生在以下情况下:

  1. 当尝试将一个长度不匹配的列表或数组赋值给一个DataFrame的列时。
  2. 当尝试将一个长度不匹配的Series赋值给一个DataFrame的列时。
  3. 当尝试将一个长度不匹配的DataFrame赋值给另一个DataFrame的列时。

解决这个错误的方法取决于具体的情况:

  1. 如果你想将一个列表或数组赋值给一个DataFrame的列,确保列表或数组的长度与DataFrame的行数相匹配。
  2. 如果你想将一个Series赋值给一个DataFrame的列,确保Series的长度与DataFrame的行数相匹配。
  3. 如果你想将一个DataFrame赋值给另一个DataFrame的列,确保两个DataFrame的行数相同。

以下是一些常见的解决方法:

  1. 使用pd.Series函数将列表或数组转换为Series,并确保长度匹配,然后将Series赋值给DataFrame的列。例如:
代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

new_column = pd.Series([4, 5, 6])  # 长度为3的Series
df['B'] = new_column
  1. 使用pd.DataFrame函数将列表或数组转换为DataFrame,并确保长度匹配,然后将DataFrame的列赋值给另一个DataFrame的列。例如:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'B': [4, 5, 6]}  # 长度为3的DataFrame
df2 = pd.DataFrame(data2)

df1['B'] = df2['B']

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