一个dataframe的指定列用series赋值结果都是nan

一个dataframe的指定列用series赋值结果都是nan

在使用Python中的Pandas库进行数据处理时，经常会遇到需要将一个DataFrame中的某一列用一个Series对象进行赋值的情况。然而，有时候我们会发现，尽管Series中的数据是正确的，但在将其赋值给DataFrame的指定列之后，所有的值都会变成NaN。这个问题可能会让人感到困惑，接下来我们就来详细探讨这个问题，并提供一些解决方法。

背景

在数据处理中，我们经常会从不同的数据源中获取数据，然后将其整合到一个DataFrame中进行分析。有时候，我们需要将一个Series对象的数据赋值给DataFrame中的某一列，以便进行后续的操作。然而，在实际操作中，我们可能会发现将Series赋值给DataFrame指定列后，所有的数值都变成了NaN，这并不是我们预期的结果。

问题分析

为了更好地理解这个问题，让我们通过一个简单的示例来演示。首先，我们创建一个DataFrame对象，并初始化一个Series对象：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 初始化一个Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

现在，我们尝试将Series对象赋值给DataFrame中的某一列，比如列’A’：

df['A'] = s
print(df)

我们发现，输出的结果中，列’A’中的所有值都变成了NaN，而不是我们期望的[10, 20, 30, 40, 50]。这是因为DataFrame和Series之间的索引不一致所导致的。

解决方法一：重新索引Series对象

为了解决这个问题，我们可以在将Series对象赋值给DataFrame之前，先重新索引Series对象，使其索引和DataFrame对象的索引一致。这样，在赋值的时候就不会出现数值对不上的情况了。下面是具体的代码：

# 重新索引Series对象
s.index = df.index

# 将重新索引后的Series赋值给DataFrame
df['A'] = s
print(df)

这样，我们再次输出DataFrame对象，就可以看到正确的结果了。

解决方法二：指定赋值的索引

除了重新索引Series对象外，我们还可以在赋值时指定具体的索引，这样也可以避免出现NaN值的情况。下面是具体的代码示例：

# 指定赋值的索引
df.loc[:, 'A'] = s.values
print(df)

这样，我们同样可以得到正确的结果。

总结

在将一个Series对象赋值给DataFrame中的某一列时，如果出现所有值都变成NaN的情况，很可能是因为DataFrame和Series的索引不一致所致。为了避免这种情况，我们可以通过重新索引Series对象或者在赋值时指定具体的索引来解决问题。