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python - 如何按行将列表转换为 DataFrame

问题描述

如何通过循环将行数据存储在具有预定义列名的熊猫数据框中？这是用于从图像中提取文本。

df = pd.DataFrame(columns=['Col1','Col2', 'Col3',  'Col4', 'Col5','Col6', 'Col7', 'Col8','Col9', 'Col10', 'Col11', 'Col12', 'Col13', 'Col14'])

for itam in dirs:
if os.path.isfile(path+itam):
    for a in x:
        img = Image.open(path+itam)
        crop = img.crop(a)
        text = pytesseract.image_to_string(crop, config='--psm 4')
        for i in range(len(text)):
            df.loc[i] =  [text for n in range(14)]

TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'str'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid

预期产出

我想将 for 循环数据存储到带有预定义列的 pandas 数据框中，但是通过使用上面的代码，它存储了同一记录的多个副本。

print(df)
     col1  col2  col3 col4 col5  col6  col7 col8 col9  col10  col11 col12 col13 col14
0    0     0     1     2     3     4    5     6    8     9      10    11    12    13    
2    0     1     2     3     4    5     6    8     9      10    11    12    13    14

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

从文档：

迭代地将行附加到 DataFrame 可能比单个连接的计算密集度更高。更好的解决方案是将这些行附加到列表中，然后将列表与原始 DataFrame 一次性连接起来。

您可以轻松地将数据附加到列表并使用列表实例化 DataFrame。

import pandas as pd

container = []

for a in x:
    # get the text you want
    text = 'somestring'
    char_list = [i for i in text]
    container.append(char_list)

# now create your DataFrame
frame = pd.DataFrame(container, columns=['Col1','Col2', 'Col3',  'Col4', 'Col5','Col6', 'Col7', 'Col8','Col9', 'Col10', 'Col11', 'Col12', 'Col13', 'Col14'])

例子：

In [1]: datlist = [[i for i in '01234567890123'] for ii in range(10)]

In [2]: datlist
Out[2]:
[['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'],
 ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3']]

In [3]: pd.DataFrame(datlist, columns=range(len(datlist[0])))
Out[3]:
  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13
0  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
1  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
2  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
3  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
4  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
5  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
6  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
7  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
8  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3
9  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  0  1  2  3

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