用具有相同索引但顺序不同的另一列替换Pandas数据框中的一列

Question

我正在尝试将提取的列重新插入到pandas数据框中，并对其排序进行了更改。

很简单，我从pandas df中提取了一列：

col1 = df.col1

此列包含整数，我使用.sort（）方法将其从最小到最大排序。 并对数据做了一些操作。

col1.sort()
#do stuff that changes the values of col1.

现在，col1的索引与整个df的索引相同，但是顺序不同。

我想知道如何将列插入回原始数据帧中（替换目前的col1）

我尝试了以下两种方法：

1）

df.col1 = col1

2）

df.insert(column_index_of_col1, "col1", col1)

但是两种方法都给我以下错误：

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

任何帮助将不胜感激。 谢谢。

Answer 1

考虑以下DataFrame：

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

df
Out: 
   A  B
0  1  6
0  2  5
1  3  4

将第二列分配给b并对其进行排序并取平方，例如：

b = df['B']
b = b.sort_values()
b = b**2

现在b是：

b
Out: 
1    16
0    25
0    36
Name: B, dtype: int64

如果不知道您对列所做的确切操作，就无法知道25是对应于原始DataFrame的第一行还是第二行。 您可以取反运算（例如，取平方根并匹配），但是我认为这是不必要的。 如果您从具有唯一元素的索引开始（ df = df.reset_index() ），它将容易得多。 在这种情况下，

df['B'] = b

应该工作正常。