python - df.iloc() 的赋值返回 nan

Question

我创建了一个数据框 df = pd.DataFrame({'col':[1,2,3,4,5,6]}) 我想取一些值并放入它们在另一个数据框中df2 = pd.DataFrame({'A':[0,0]})通过创建新列。

我创建了一个新列 'B' df2['B'] = df.iloc[0:2,0] 一切都很好，但后来我创建了另一个列 C df2['C'] = df.iloc[2:4,0] 并且只有 NaN 值。我不知道为什么，如果我打印 print(df.iloc[2:4]) 一切正常。

完整代码:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col':[1,2,3,4,5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[0,0]})
df2['B'] = df.iloc[0:2,0]
df2['C'] = df.iloc[2:4,0]

print(df2)
print('\n',df.iloc[2:4])

输出:

   A  B   C
0  0  1 NaN
1  0  2 NaN

    col
2    3
3    4

Answer 1

赋值 df2['C'] = df.iloc[2:4,0] 没有按预期工作，因为索引不一样。您可以使用 .values 属性跳过此步骤。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col':[1,2,3,4,5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[0,0]})
df2['B'] = df.iloc[0:2,0]
df2['C'] = df.iloc[2:4,0].values

print(df2)