python使用pandas模块设置行列索引后单元数值全变Nan值
2021/10/12 17:14:16
本文主要是介绍python使用pandas模块设置行列索引后单元数值全变Nan值,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
问题背景
使用pandas模块设置行列索引后单元数值全变Nan值
代码如下
# 错误 # 构造行索引序列 st_code = ['股票'+str(i) for i in range(st_change.shape[0])] print(st_code) # 添加行索引 data = pd.DataFrame(st_change, index=st_code) data
解决问题
原因分析
这种写法可能不适用
正确写法:
方法1:对dataframe结构的行索引index直接更改,有可能出问题,取决于赋什么值。以前这样做可以,现在不太推荐了
print(st_change.shape) print(st_change.shape[0]) print(st_change.shape[1]) # 构造行索引序列 st_code = ['股票'+ str(i) for i in range(st_change.shape[0])] print(st_code) # 添加行索引 data = pd.DataFrame(st_change) data.index = st_code data
方法2:用rename方法改
df.rename(index={原行索引名:替换行索引名})
这篇关于python使用pandas模块设置行列索引后单元数值全变Nan值的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-11-25Python编程基础:变量与类型
- 2024-11-25Python编程基础与实践
- 2024-11-24Python编程基础详解
- 2024-11-21Python编程基础教程
- 2024-11-20Python编程基础与实践
- 2024-11-20Python编程基础与高级应用
- 2024-11-19Python 基础编程教程
- 2024-11-19Python基础入门教程
- 2024-11-17在FastAPI项目中添加一个生产级别的数据库——本地环境搭建指南
- 2024-11-16`PyMuPDF4LLM`:提取PDF数据的神器