设置索引后 pandas df 的意外修改
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【中文标题】设置索引后 pandas df 的意外修改【英文标题】:Unexpected modification in pandas df after setting index 【发布时间】:2021-06-13 13:45:49 【问题描述】:我开始使用 pandas,但遇到了问题。 我正在使用具有以下形式的不同 csv:
10,152.46
12,124.67
11,150.1
20/21,126.7
37/38,128.8
39,6.19
40,6.8
35-36,9.7
27-31_32,11.3
要导入它,我运行:
experimental = pd.read_csv(csv_file,usecols=[0,1]).dropna()
--> 按预期工作
0 | 10 | 152.46 |
1 | 12 | 124.67 |
2 | 11 | 150.1 |
3 | 20/21 | 126.7 |
4 | 37/38 | 128.8 |
5 | 39 | 6.19 |
6 | 40 | 6.8 |
7 | 35-36 | 9.7 |
8 | 27-31_32 | 11.3 |
然后,轻松将其与其他 df 组合 实验=experimental.set_index(experimental.columns[0])
这就是问题的开始。对于其他一些看起来相同的文件,没有问题:不再有索引,第二列(10/12/11...)被设置为索引。 这将是预期的结果,与其他 csv 文件观察到的结果相同
10 | 152.46 |
12 | 124.67 |
11 | 150.1 |
但是,与其他人(像这样)一起,我得到了这种类型的 df
152.46 | |
10 | |
12 | 124.67 |
11 | 150.1 |
...
我尝试读取为 utf-8 或在 csv 中添加标题但没有成功。 以我呈现它的方式,其他看起来相同的文件也可以工作。
谢谢
【问题讨论】:
【参考方案1】:您没有设置正确的索引:experimental.columns[0]
返回第一列的名称。要将第一列设置为索引,请使用
experimental.set_index(experimental.iloc[:, 0])
或者,您可以在pd.read_csv
中使用index_col=0
将第一列设置为读取时的索引:
experimental = pd.read_csv(csv_file, usecols=[0,1], index_col=0, header=None).dropna()
header=None
关键字表示您的数据没有任何列名,并且 csv 中的第一行是第一个数据行。
【讨论】:
感谢您的快速回答。不幸的是,对于这两个代码行,问题仍然存在。有那个“空白”单元格持续存在:( @user1997194 你用过header=None
吗? experimental.columns
的输出是什么? “空白”单元格只是列名和索引名的视觉分隔符。您的数据看起来像您的列的名称是 10
和 152.46
。
是的。我复制并粘贴它。 print(experimental.columns) Int64Index([1], dtype='int64') 的结果也许我应该提到我在运行时很容易意识到错误: noc = [f for f in list(experimental.index) if '-' not in f] 然后错误是'float' is not iterable以上是关于设置索引后 pandas df 的意外修改的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章