从列创建的数据帧索引

Question

我有一个数据框，我正在使用TIA来填充彭博社的数据。当我看着df。索引我看到我打算成为列的数据以多索引的形式呈现给我。df的输出。列是这样的：

索引（[u'column1'，'u'column2']）

我尝试过各种reset_index的迭代，但都无法补救这种情况。

1） TIA管理器如何使数据帧列作为索引读入？

2） 如何正确地将这些列标识为列而不是多索引？

我试图解决的最终问题是，当我尝试将此列添加到df2时，df2中该列的值显示为NaT。如下图所示：

df2['column3'] = df1['column1']

Produces:

df2
column1 column2 column3
1135     32       NaT
1351      43      NaT
35        13      NaT
135       13      NaT

Answer 1

从注释来看，df1和df2具有完全不同的索引

In [396]: df1.index
Out[400]: Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'], dtype='object')

In [401]: df2.index
Out[401]: Index(['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five'], dtype='object')

但我们希望将值从df1分配到df2，以保持顺序。

通常，熊猫操作尝试根据索引（和/或列）标签自动对齐值。在这种情况下，我们希望忽略标签。要做到这一点，请使用

df2['columns3'] = df1['column1'].values

df1['column1']。值是一个NumPy数组。由于没有索引，Pandas只需将数组中的值按顺序分配到df2['columns3']。如果右侧是列表或元组，则赋值的行为方式相同。请注意，这也依赖于len（df1）均衡len（df2）。

例如，

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {"column1": [1135, 1351, 35, 135, 0], "column2": [32, 43, 13, 13, 0]},
    index=[u"Jan", u"Feb", u"Mar", u"Apr", u"May"],
)
df2 = pd.DataFrame(
    {"column1": range(len(df1))}, index=[u"One", u"Two", u"Three", u"Four", u"Five"]
)
df2["columns3"] = df1["column1"].values
print(df2)

产量

       column1  columns3
One          0      1135
Two          1      1351
Three        2        35
Four         3       135
Five         4         0

或者，您可以使两个索引s相同，然后df2[“columns3”]=df1[“column1”]将产生相同的结果（但现在因为索引标签正在对齐）：

df1.index = df2.index
df2["columns3"] = df1["column1"]

使索引匹配的另一种方法是在两个数据帧上重置索引：

df1 = df1.reset_index()
df2 = df2.reset_index()
df2["columns3"] = df1["column1"]

reset_index将旧索引移动到默认情况下名为index的列中（如果index.name为无）。整数（从0开始）被分配为新的索引标签：

In [402]: df1.reset_index()
Out[410]: 
  index  column1  column2
0   Jan     1135       32
1   Feb     1351       43
2   Mar       35       13
3   Apr      135       13
4   May        0        0