python - 使用和不使用索引初始化 pandas 数据帧，列会产生不同的结果

Question

如果我使用以下方法构造一个 pandas.DataFrame，我会得到一个(我认为)奇怪的输出:

import pandas, numpy

df = pandas.DataFrame(
    numpy.random.rand(100,2), index = numpy.arange(100), columns = ['s1','s2'])
smoothed = pandas.DataFrame(
    pandas.ewma(df, span = 21), index = df.index, columns = ['smooth1','smooth2'])

当我查看平滑值时，我得到:

>>> smoothed.tail()
smooth1  smooth2
95      NaN      NaN
96      NaN      NaN
97      NaN      NaN
98      NaN      NaN
99      NaN      NaN

这似乎是以下碎片调用的集合，它们会产生不同的结果:

smoothed2 = pandas.DataFrame(pandas.ewma(df, span = 21))
smoothed2.index = df.index
smoothed2.columns = ['smooth1','smooth2']

再次使用 DataFrame.tail() 调用我得到:

>>> smoothed2.tail()
smooth1   smooth2
95  0.496021  0.501153 
96  0.506118  0.507541
97  0.516655  0.544621
98  0.520212  0.543751
99  0.518170  0.572429

谁能解释为什么这些 DataFrame 构造方法应该不同？

Answer 1

ewma(df, span=21) 的结果已经是一个 DataFrame，因此当您将它与列列表一起传递给 DataFrame 构造函数时，它会“选择”出那些列你通过了。在这种特殊情况下，很难打破标签和数据之间的联系。如果你这样做了:

In [23]: smoothed = DataFrame(ewma(df, span = 21).values, index=df.index, columns = ['smooth1','smooth2'])
In [24]: smoothed.head()
Out[24]: 
    smooth1   smooth2
0  0.218350  0.877693
1  0.400214  0.813499
2  0.308564  0.739426
3  0.433341  0.641891
4  0.525260  0.620541

没问题。当然

smoothed = ewma(df, span=21)
smoothed.columns = ['smooth1', 'smooth2']

也很好