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pandas DataFrame 赋值的注意事项说明(index)

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下面是关于“pandasDataFrame赋值的注意事项说明（index）”的完整攻略。

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pandasDataFrame赋值的注意事项说明(index)

正文

在使用pandas中的DataFrame进行数据处理的时候，经常需要进行赋值操作。但是，在进行DataFrame赋值时，需要注意其中与行、列索引相关的问题。

赋值前必须保证索引对齐

DataFrame在进行赋值时，需要保证左侧数据对象与右侧数据对象的索引对齐。如果索引不对齐，将会导致报错或不希望的结果。

示例1： 不同的索引进行赋值

下面的示例中，将一个新的列赋值给了一个DataFrame对象。由于新列不包含所有当前DataFrame对象中的索引，赋值时将会报错。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})

# 新的列
new_col = pd.Series([10, 11, 12], index=[0, 2, 4])

# 没有对齐索引进行赋值
df['D'] = new_col

# 报错

在这个例子中，由于新列的索引与当前DataFrame中的索引不对齐，因此无法进行赋值。

示例2：使用相同的索引进行赋值

为了避免上述问题，我们需要在赋值之前检查索引是否对齐，并在必要时重新索引。下面的示例中，使用.reindex()方法重新索引数据对象，使得可以成功将新列添加到DataFrame对象中。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})

# 新的列
new_col = pd.Series([10, 11, 12], index=[0, 2, 4])

# 重新索引数据对象
new_col = new_col.reindex(df.index)

# 对齐索引进行赋值
df['D'] = new_col

# 成功赋值

在这个例子中，使用了.reindex()方法对新列进行了重新索引，使其能够与DataFrame对象中的索引对齐。因此可以成功进行赋值。

对索引进行赋值

除了对列进行赋值外，DataFrame对象还可以对行进行赋值。下面是对DataFrame索引的操作方式。

示例3： 通过切片方式对行索引进行赋值

下面的示例中，我们使用切片方式对DataFrame对象的行进行赋值。修改行索引时需要注意：

  • 不能直接修改原始的DataFrame对象，需要创建一个新的DataFrame对象
  • 必须替换整个索引，不能只替换部分索引
import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})

# 对切片方式进行索引赋值
df2 = df.copy()
df2.loc[1:2,:].index = pd.RangeIndex(4,6)
print(df2)

在这个例子中，DataFrame对象中的前两行被替换为包含index为4，5的新行。需要注意的是，修改索引时需要替换整个索引而不是部分索引。

示例4： 通过append方法对行索引进行赋值

除了切片方式之外，我们还可以使用DataFrame.append()方法对行索引进行赋值。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})

# 通过append方法进行索引赋值
new_row = pd.DataFrame({'A':4, 'B':5, 'C':6}, index=[3])
df2 = df.append(new_row)
print(df2)

在这个例子中，我们通过.append()方法向DataFrame中添加新的行。需要注意的是，新的行必须使用单独的DataFrame对象进行传递，并使用.index参数指定新行的索引。

总结

在进行pandas DataFrame的赋值操作时，需要注意与索引相关的问题。要保证左侧数据对象与右侧数据对象的索引对齐，需要注意不能部分替换索引。赋值新增的行需要使用新的DataFrame对象，不能直接修改原始的DataFrame对象。

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