python - Pandas :将数据框插入其他数据框而不保留索引

Question

我想在某些索引处将一个 pandas 数据框插入另一个 pandas 数据框。

假设我们有这个数据框:

original_df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

然后我可以按如下方式更改某些索引的值:

original_df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
original_df.iloc[[0,2],[0,1]] = 2

   0  1  2
0  2  2  3
1  4  5  6
2  2  2  9

但是，如果我使用相同的技术插入另一个数据框，它就不起作用:

original_df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df_to_insert = pd.DataFrame([[10,11],[12,13]])
original_df.iloc[[0,2],[0,1]] = df_to_insert

      0     1    2
0  10.0  11.0  3.0
1   4.0   5.0  6.0
2   NaN   NaN  9.0

我正在寻找一种方法来获得以下结果:

   0  1  2
0  10 11  3
1  4  5  6
2  12 13  9

在我看来，使用我正在使用的语法，df_to_insert 中的值是从其目标位置的相应索引中获取的。我有办法避免这种情况吗？

Answer 1

当你插入时确保将 df 更改为值，pandas 是索引敏感的，这意味着它会在计算期间始终尝试与索引和列匹配

original_df.iloc[[0,2],[0,1]] = df_to_insert.values
original_df
Out[651]: 
    0   1  2
0  10  11  3
1   4   5  6
2  12  13  9