熊猫康卡特产生nan值

Question

我很好奇为什么在熊猫中简单地串联两个数据框：

shape: (66441, 1)
dtypes: prediction    int64
dtype: object
isnull().sum(): prediction    0
dtype: int64

shape: (66441, 1)
CUSTOMER_ID    int64
dtype: object
isnull().sum() CUSTOMER_ID    0
dtype: int64

形状相同且都没有NaN值

foo = pd.concat([initId, ypred], join='outer', axis=1)
print(foo.shape)
print(foo.isnull().sum())

如果加入，可能会导致很多NaN值。

(83384, 2)
CUSTOMER_ID    16943
prediction     16943

如何解决此问题并防止引入NaN值？

试图像复制它

aaa  = pd.DataFrame([0,1,0,1,0,0], columns=['prediction'])
print(aaa)
bbb  = pd.DataFrame([0,0,1,0,1,1], columns=['groundTruth'])
print(bbb)
pd.concat([aaa, bbb], axis=1)

失败，例如，因为没有引入NaN值，所以效果很好。

Answer 1

我认为索引值不同存在问题，因此concat无法对齐get NaN：

aaa  = pd.DataFrame([0,1,0,1,0,0], columns=['prediction'], index=[4,5,8,7,10,12])
print(aaa)
    prediction
4            0
5            1
8            0
7            1
10           0
12           0

bbb  = pd.DataFrame([0,0,1,0,1,1], columns=['groundTruth'])
print(bbb)
   groundTruth
0            0
1            0
2            1
3            0
4            1
5            1

print (pd.concat([aaa, bbb], axis=1))
    prediction  groundTruth
0          NaN          0.0
1          NaN          0.0
2          NaN          1.0
3          NaN          0.0
4          0.0          1.0
5          1.0          1.0
7          1.0          NaN
8          0.0          NaN
10         0.0          NaN
12         0.0          NaN

解决方案是reset_index如果不需要索引值：

aaa.reset_index(drop=True, inplace=True)
bbb.reset_index(drop=True, inplace=True)

print(aaa)
   prediction
0           0
1           1
2           0
3           1
4           0
5           0

print(bbb)
   groundTruth
0            0
1            0
2            1
3            0
4            1
5            1

print (pd.concat([aaa, bbb], axis=1))
   prediction  groundTruth
0           0            0
1           1            0
2           0            1
3           1            0
4           0            1
5           0            1