python - 为什么数据帧中的切片分配会考虑索引？

Question

来自 numpy，我希望这个片段

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10))
df2 = pd.DataFrame(np.arange(10))

df1[4:6] = df2[5:7]

print(df1)

产生类似

的东西

          0
0  0.851412
1  0.533122
2  0.244325
3  0.242295
4  5.000000
5  6.000000
6  0.036066
7  0.350092
8  0.400461
9  0.744239

相反，我得到

          0
0  0.210079
1  0.603919
2  0.541231
3  0.693830
4       NaN
5  5.000000
6  0.742590
7  0.318744
8  0.954216
9  0.641225

显然，pandas 在执行分配时会考虑 df1 和 df2 的索引。我知道我可以使用

df1[4:6] = df2[5:7].values

但我终究无法弄清楚为什么检查两个可能不相关的数据帧的索引是有意义的。我也浏览了文档，但找不到任何相关内容。我对数据框的心智模型是错误的吗？我的 pandas 版本是 0.18。

Answer 1

index 使 pandas dataframe 不仅仅是 numpy ndarray。您可能会被一个看似微不足道的不便绊倒，但同样的特性允许许多强大的操作无法单独使用 numpy 来完成。