首頁猿問既然 s 和 t...

既然 s 和 t 的索引相同，為什么 t 返回 NaN 作為第一個值？

Python

慕工程0101907 2022-09-13 15:13:50

第一個值是序列 t 的 NaN，但不是 s。為什么即使該系列具有相同的索引，為什么會這樣。import numpy as npimport pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index= [1,2,3,4,5,6])t = pd.Series([2,4,6,8,10,12],index= [1,2,3,4,5,6])df = pd.DataFrame(np.c_[s,t],columns = ["MUL1","MUL2"])df["MUL2"] =tdfOutput: MUL1 MUL20 1 NaN1 2 2.02 3 4.03 4 6.04 5 8.05 6 10.0

查看完整描述

1 回答

紫衣仙女

TA貢獻1839條經驗獲得超15個贊

如果分配不同的索引值，則生成缺失值，如在第一行中。為了正確分配，需要在和中使用相同的值。SeriesSeriesDataFrame

問題是返回沒有索引值的2d數組：np.c_

print (np.c_[s,t])

[[ 1 2]

[ 2 4]

[ 3 6]

[ 4 8]

[ 5 10]

[ 6 12]]

因此，如果使用使用構造函數創建，則默認從以下位置開始：DataFrameRange_Index0

df = pd.DataFrame(np.c_[s,t],columns = ["MUL1","MUL2"])

print (df)

MUL1 MUL2

0 1 2 <- first 0 index

1 2 4

2 3 6

3 4 8

4 5 10

5 6 12

print (s)

1 1 <- first 1 index

2 2

3 3

4 4

5 5

6 6

dtype: int64

print (t)

1 2 <- first 1 index

2 4

3 6

4 8

5 10

6 12

dtype: int64

如果更改數據幀構造函數，例如通過字典：

df = pd.DataFrame({"MUL1":s, "MUL2":t})

print (df)

MUL1 MUL2

1 1 2 <- first 1 index

2 2 4

3 3 6

4 4 8

5 5 10

6 6 12

或者將參數添加到構造函數 by 或 Series：indexDataFramest

df = pd.DataFrame(np.c_[s,t],columns = ["MUL1","MUL2"], index=t.index)

print (df)

MUL1 MUL2

1 1 2

2 2 4

3 3 6

4 4 8

5 5 10

6 6 12

因此，如果賦值，例如新列都正常工作，因為在和中相同的索引：tdft

df["MUL3"] =t

print (df)

MUL1 MUL2 MUL3

1 1 2 2

2 2 4 4

3 3 6 6

4 4 8 8

5 5 10 10

6 6 12 12

反對回復 2022-09-13

1 回答
0 關注
96 瀏覽

關注

添加回答

舉報

0/150

提交

取消

亚洲在线久爱草,狠狠天天香蕉网,天天搞日日干久草,伊人亚洲日本欧美

熱搜

最近搜索清空

既然 s 和 t 的索引相同，為什么 t 返回 NaN 作為第一個值？

既然 s 和 t 的索引相同，為什么 t 返回 NaN 作為第一個值？

1 回答

添加回答

既然 s 和 t 的索引相同，為什么 t 返回 NaN 作為第一個值？

既然 s 和 t 的索引相同，為什么 t 返回 NaN 作為第一個值？