Pandas Dataframe 和 Series 连接返回空 Dataframe 或 NaN 列

Posted 2023-03-12

【中文标题】Pandas Dataframe 和 Series 连接返回空 Dataframe 或 NaN 列

【英文标题】：Pandas Dataframe and Series join returns empty Dataframe or NaN column

【发布时间】：2017-08-08 14:36:03

【问题描述】：

我遇到的问题是，当我尝试加入 Dataframe 和 Series 时，由于某种原因，生成的 Dataframe 要么是空的，要么有一列 NaN 值。我试图弄清楚为什么会这样。

系列看起来像这样：

index
110     0.135135
111     0.000000
1110    0.000000

Dataframe 如下所示：

           mean         std
index                        
1101     -41.000000   46.305225
1102     -58.724998  126.810371
1110      -6.375000   12.915982

当我不指定“如何”时，我会得到：

          mean        std             series_col
index                                 
1101     -41.000000   46.305225       NaN
1102     -58.724998   126.810371      NaN
1110      -6.375000   12.915982       NaN

这就是我尝试使用以下方式加入两者的方式：

merged = df1.join(series1, how='inner')

我得到这个输出：

Empty DataFrame
Columns: [mean, std, series_col]
Index: []

我不知道出了什么问题。我认为这一定是一个索引问题，但我确定 Dataframe 和 Series 都有一些相交的索引来匹配数据。

如果我能提供任何其他有用的信息，请告诉我。

【参考方案1】：

当我这样做时，我得到了

df1.join(series1)

           mean         std    1
1101 -41.000000   46.305225  NaN
1102 -58.724998  126.810371  NaN
1110  -6.375000   12.915982  0.0

我猜你的一个索引是字符串，另一个是整数

【讨论】：

其实你是对的。对于系列，我需要从两列创建索引，每列包含一半的 id 值。我需要它们一个接一个，而不是把它们加在一起，我想不出任何办法，除了把它们串起来。你对我如何解决这个问题有什么建议吗？

【参考方案2】：

有问题索引不一样dtypes，所以获取NaN。

解决方案将两个索引都转换为 int 或同时转换为 str 以进行对齐：

series1.index = series1.index.astype(int)
df1.index = df1.index.astype(int)

---

series1.index = series1.index.astype(str)
df1.index = df1.index.astype(str)

对我来说它返回：

#inner join
merged = df1.join(series1, how='inner')
print (merged)
        mean        std  val
index                       
1110  -6.375  12.915982  0.0

---

#default left join
merged = df1.join(series1)
#same as:  
merged = df1.join(series1, how='left')
print (merged)
            mean         std  val
index                            
1101  -41.000000   46.305225  NaN
1102  -58.724998  126.810371  NaN
1110   -6.375000   12.915982  0.0

---

merged = df1.join(series1, how='outer')
print (merged)
            mean         std       val
index                                 
110          NaN         NaN  0.135135
1101  -41.000000   46.305225       NaN
1102  -58.724998  126.810371       NaN
111          NaN         NaN  0.000000
1110   -6.375000   12.915982  0.000000

---

merged = df1.join(series1, how='right')
print (merged)
        mean        std       val
index                            
110      NaN        NaN  0.135135
111      NaN        NaN  0.000000
1110  -6.375  12.915982  0.000000

【讨论】：

我认为加入 how='inner' 只会寻找相交的索引并拉出那些行？如果这不是真的，我如何在索引上匹配它们？

是的，确切地说，它只返回intersect 索引。

但问题是存在整数和字符串，请参阅解决方案 - 将两者都转换为 int 或同时转换为 str。