将一列从一个DataFrame复制到另一个提供NaN值？

Question

这个问题已经被问了很多遍了，而且似乎对其他人也NaN有用，但是，当我从不同的DataFrame复制列（df1并且df2长度相同）时，我得到了值。

df1

        date     hour      var1
a   2017-05-01  00:00:00   456585
b   2017-05-01  01:00:00   899875
c   2017-05-01  02:00:00   569566
d   2017-05-01  03:00:00   458756
e   2017-05-01  04:00:00   231458
f   2017-05-01  05:00:00   986545

df2

      MyVar1     MyVar2 
 0  6169.719338 3688.045368
 1  5861.148007 3152.238704
 2  5797.053347 2700.469871
 3  5779.102340 2730.471948
 4  6708.219647 3181.298291
 5  8550.380343 3793.580394

我需要这样 df2

       MyVar1    MyVar2        date        hour
 0  6169.719338 3688.045368  2017-05-01  00:00:00
 1  5861.148007 3152.238704  2017-05-01  01:00:00
 2  5797.053347 2700.469871  2017-05-01  02:00:00
 3  5779.102340 2730.471948  2017-05-01  03:00:00
 4  6708.219647 3181.298291  2017-05-01  04:00:00
 5  8550.380343 3793.580394  2017-05-01  05:00:00

我尝试了以下方法

df2['date'] = df1['date']
df2['hour'] = df1['hour']

type(df1)
>> pandas.core.frame.DataFrame

type(df2)
>> pandas.core.frame.DataFrame

我得到以下内容

       MyVar1    MyVar2      date       hour
 0  6169.719338 3688.045368  NaN        NaN
 1  5861.148007 3152.238704  NaN        NaN
 2  5797.053347 2700.469871  NaN        NaN

Answer 1

您的DataFrames的索引是不同的 （相应地，每列 的索引也不同 ），因此，当尝试将一个DataFrame的列分配给另一列时，
pandas会尝试对齐索引，但这样做会失败，请插入NaN。

考虑以下示例以了解这意味着什么：

# Setup
A = pd.DataFrame(index=['a', 'b', 'c']) 
B = pd.DataFrame(index=['b', 'c', 'd', 'f'])                                  
C = pd.DataFrame(index=[1, 2, 3])



# Example of alignable indexes - A & B (complete or partial overlap of indexes)
A.index B.index
      a        
      b       b   (overlap)
      c       c   (overlap)
              d
              f



# Example of unalignable indexes - A & C (no overlap at all)
A.index C.index
      a        
      b        
      c        
              1
              2
              3

当没有重叠时，熊猫甚至无法匹配两个DataFrame之间的单个值以放入分配结果，因此输出是充满NaN的列。

如果您使用的是IPython笔记本，则可以使用以下命令检查这是否确实是根本原因，

df1.index.equals(df2.index)
# False
df1.index.intersection(df2.index).empty
# True

您可以使用以下任何一种解决方案来解决此问题。

解决方案1：重置两个DataFrames的索引

如果您不打算一开始就拥有不同的索引，或者您不太在意保留索引，则可能更喜欢此选项。

# Optional, if you want a RangeIndex => [0, 1, 2, ...]
# df1.index = pd.RangeIndex(len(df))
# Homogenize the index values,
df2.index = df1.index
# Assign the columns.
df2[['date', 'hour']] = df1[['date', 'hour']]

如果要保留现有索引，但要保留为列，则可以使用reset_index()。

解决方案2：分配NumPy数组（绕过索引对齐）

仅当两个DataFrame的长度匹配时，此解决方案才有效。

# pandas >= 0.24
df2['date'] = df1['date'].to_numpy()
# pandas < 0.24
df2['date'] = df1['date'].values

要轻松分配多个列，请使用

df2[['date', 'hour']] = df1[['date', 'hour']].to_numpy()