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数据帧列复制导致Nan
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<p>我试图将数据从一个Panadas数据帧复制到另一个Panadas数据帧,我得到了一些奇怪的结果。例如,如果我有:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[In]: A = {'Types':['Falcon', 'Eagle', 'sparrow'], 'Speed':[100, 75, 50]} df_A = pd.DataFrame(A) df_B = pd.DataFrame() df_B['Type'] = df_A['Types'] df_B['tags'] = ['FLCN', 'EGLE', 'SPRW'] df_B['ID'] = [543.76, 534.32, 645.25] df_A['Tags'] = df_B['tags'] df_A['ID'] = df_B['ID'] df_A </code></pre> <p>我希望得到的是:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[Out]: Types Speed Tags ID 0 Falcon 100 FLCN 543.76 1 Eagle 75 EGLE 534.32 2 sparrow 50 SPRW 645.25 </code></pre> <p>但我得到的是:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[Out]: Types Speed Tags ID 0 Falcon 100 FLCN NaN 1 Eagle 75 EGLE NaN 2 sparrow 50 SPRW NaN </code></pre> <p>我试着在Jupyter笔记本上做这件事来解决问题,收到了一封<code>TypeError: "'Method' object is not subscriptable"</code>。以下是我收到的类型错误示例:</p> <p>例2:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[In]: df_A['ID'] = df_B['ID'] [Out]: TypeError: 'method' object is not subscriptable </code></pre> <p>一旦我决定写一个问题,我就在Jupyter中为这些示例编写了代码,并在没有任何问题的情况下得到了预期的结果,所以我被难住了</p> <p><strong>编辑以添加:</strong> 我尝试使用以下方法作为解决方法:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[In]: df_A['Tags'] = df_B['tags'] df_A = pd.concat(df_A, df_B['ID'], axis = 1) </code></pre> <p>但我还是得到了令人讨厌的结果。通过此示例代码,我最终得到:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[Out]: Types Speed Tags ID 0 Falcon 100 FLCN 543.76 1 Eagle 75 EGLE 534.32 2 sparrow 50 SPRW 645.25 </code></pre> <p>但当我使用较大的数据集时,结果如下所示:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>[Out]: Types Speed Tags ID 0 NaN NaN NaN 543.76 1 NaN NaN NaN 534.32 2 NaN NaN NaN 645.25 3 Falcon 100 FLCN NaN 4 Eagle 75 EGLE NaN 5 sparrow 50 SPRW NaN </code></pre> <p>尽管在pd.concat中使用了“axis=1”作为参数</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>用你的代码我得到了这个(Jupiter笔记本)。那么您的代码似乎工作正常</p> <pre><code>Types Speed Tags ID 0 Falcon 100 FLCN 543.76 1 Eagle 75 EGLE 534.32 2 sparrow 50 SPRW 645.25 </code></pre>
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