python-3.x - 重新索引数据帧会用 NaN 替换我的所有数据，为什么？

Question

所以我在研究 Pandas 的一些命令是如何工作的，我遇到了这个问题；当我使用 reindex 命令时，我的数据被 NaN 值替换。下面是我的代码:

>>>import pandas as pd

>>>import numpy as np

>>>frame1=pd.DataFrame(np.arange(365))

然后，我给它一个日期索引:

>>>frame1.index=pd.date_range(pd.datetime(2017, 4, 6), pd.datetime(2018, 4, 5))

然后我重新索引:

>>>broken_frame=frame1.reindex(np.arange(365))

aaaand 我所有的值(value)观都被删除了。这个例子并不是特别有用，但它在我每次使用 reindex 命令时都会发生，似乎与上下文无关。同样，当我尝试加入两个数据框时:

>>>big_frame=frame1.join(pd.DataFrame(np.arange(365)), lsuffix='_frame1')

在连接帧之前，被附加的帧中的所有值 (np.arange(365)) 都被替换为 NaN。如果我不得不猜测，我会说这是因为第二帧作为连接过程的一部分被重新索引，并且重新索引会删除我的值。

这里发生了什么？

Answer 1

From the Docs

Conform DataFrame to new index with optional filling logic, placing NA/NaN in locations having no value in the previous index. A new object is produced unless the new index is equivalent to the current one and copy=False

强调我自己。

您想要 set_index

frame1.set_index(np.arange(365))

或者做你一开始做的事

frame1.index = np.arange(365)