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})
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