python数据框添加一列无列名_Python将列添加到数据框导致NaN

我有一个系列和df

s = pd.Series([1,2,3,5])

df = pd.DataFrame()

当我像这样向df添加列时

df.loc[:, "0-2"] = s.iloc[0:3]

df.loc[:, "1-3"] = s.iloc[1:4]

我得到df

0-2 1-3

0 1 NaN

1 2 2.0

2 3 3.0

为什么我会得到NaN？我尝试使用正确的idx创建新系列,但是将其添加到df仍然会导致NaN.

我想要的是

0-2 1-3

0 1 2

1 2 3

2 3 5

解决方法:

尝试以下任一行.

df.loc[:, "1-3"] = s.iloc[1:4].values

# -OR-

df.loc[:, "1-3"] = s.iloc[1:4].reset_index(drop=True)

您的原始代码尝试将数据帧df的索引与子集系列s.iloc [1：4]的索引匹配失败.如果找不到序列中的0索引,则会在该位置的df中放置一个NaN值.您可以通过仅保留值来解决此问题,以便它不会尝试在索引上匹配或在子集系列上重置索引.

>>> s.iloc[1:4]

1 2

2 3

3 5

dtype: int64

注意索引值,因为原始的非子集序列如下.

>>> s

0 1

1 2

2 3

3 5

dtype: int64

df中第一行的索引为0.通过使用values调用删除索引,可以绕过产生NaN的索引匹配.通过在第二个选项中重置索引,可以使索引相同.

标签：pandas,python

来源： https://codeday.me/bug/20191118/2024531.html

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