Pandas reindex 将所有值转换为 NaN

Question

我有以下数据框：

>>> a = pd.DataFrame({'values':[random.randint(-10,10) for i in range(10)]})

>>> a        

   values

0      -3

1      -8

2      -2

3       3

4       8

5       6

6      -5

7       0

8       8

9      -4

并且想重新索引它，以便索引完全是日期时间。我正在使用以下代码执行此操作：

>>> times = [datetime.datetime(2018,1,2,12,40,0) + datetime.timedelta(seconds=i) for i in range(10)]

>>> times

[datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 1), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 2), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 3), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 4), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 5), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 6), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 7), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 8), datetime.datetime(2018, 1, 2, 12, 40, 9)]

>>> a.reindex(times)

                     values

2018-01-02 12:40:00     NaN

2018-01-02 12:40:01     NaN

2018-01-02 12:40:02     NaN

2018-01-02 12:40:03     NaN

2018-01-02 12:40:04     NaN

2018-01-02 12:40:05     NaN

2018-01-02 12:40:06     NaN

2018-01-02 12:40:07     NaN

2018-01-02 12:40:08     NaN

2018-01-02 12:40:09     NaN

如您所见，它反而删除了我刚刚拥有的值，并将 NaN 放在它们的位置。我如何重新索引这个数据框看起来像这样：

                     values

2018-01-02 12:40:00    -3

2018-01-02 12:40:01    -8

2018-01-02 12:40:02    -2

2018-01-02 12:40:03     3

2018-01-02 12:40:04     8

2018-01-02 12:40:05     6

2018-01-02 12:40:06    -5

2018-01-02 12:40:07     0

2018-01-02 12:40:08     8

2018-01-02 12:40:09    -4

Answer 1

只要你的大小times与 相同df.size，你就可以将它传递给set_indexdf = df.set_index([times])Out[64]:                     values2018-01-02 12:40:00      -32018-01-02 12:40:01      -82018-01-02 12:40:02      -22018-01-02 12:40:03       32018-01-02 12:40:04       82018-01-02 12:40:05       62018-01-02 12:40:06      -52018-01-02 12:40:07       02018-01-02 12:40:08       82018-01-02 12:40:09      -4或者你直接分配给indexIn [67]: df.index = timesIn [68]: dfOut[68]:                     values2018-01-02 12:40:00      -32018-01-02 12:40:01      -82018-01-02 12:40:02      -22018-01-02 12:40:03       32018-01-02 12:40:04       82018-01-02 12:40:05       62018-01-02 12:40:06      -52018-01-02 12:40:07       02018-01-02 12:40:08       82018-01-02 12:40:09      -4

Answer 2

代码import randomimport datetimeimport pandas as pda = pd.DataFrame({'values':[random.randint(-10,10) for i in range(10)]})a['times'] = [datetime.datetime(2018,1,2,12,40,0) + datetime.timedelta(seconds=i) for i in range(10)]a = a.set_index('times')结果times                values      2018-01-02 12:40:00      -22018-01-02 12:40:01      -32018-01-02 12:40:02       52018-01-02 12:40:03      -92018-01-02 12:40:04      -62018-01-02 12:40:05       22018-01-02 12:40:06       12018-01-02 12:40:07      -12018-01-02 12:40:08       52018-01-02 12:40:09       3