为什么带两组括号的.loc赋值会在Pandas.DataFrame中生成NaN？ [英] Why does .loc assignment with two sets of brackets result in NaN in a pandas.DataFrame?

问题描述

我有一个DataFrame：

	名称	年龄
0	保罗	25
1	约翰	27
2	账单	23

我知道如果我输入：

df[['name']] = df[['age']]

我会得到以下信息：

	名称	年龄
0	25	25
1	27	27
2	23	23

但我希望命令得到相同的结果：

df.loc[:, ['name']] = df.loc[:, ['age']]

但我得到的却是这个：

	名称	年龄
0	NaN	25
1	NaN	27
2	NaN	23

出于某种原因，如果我省略列名周围的方括号[]，我将得到我所期望的结果。这就是命令：

df.loc[:, 'name'] = df.loc[:, 'age']

给出正确的结果：

	名称	年龄
0	25	25
1	27	27
2	23	23

为什么两对括号.loc会导致NaN？是某种错误还是有意为之的行为？我想不出这种行为的原因。

推荐答案

这是因为对于loc赋值，所有索引轴都是对齐的，包括列：由于age和name不匹配，因此没有要赋值的数据，因此是NAN。

您可以通过重命名列来使其工作：

df.loc[:, ["name"]] = df.loc[:, ["age"]].rename(columns={"age": "name"})

或访问NumPy数组：

df.loc[:, ["name"]] = df.loc[:, ["age"]].values

这篇关于为什么带两组括号的.loc赋值会在Pandas.DataFrame中生成NaN？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！