熊猫在添加到新数据集时将数据转换为NaN

Question

我一直在尝试从给定的数据集中提取特定的数据，并将其添加到特定的有组织的列集中的新数据中。 我正在通过读取CSV文件并使用字符串函数来做到这一点。 问题是，即使正确地提取了数据，即使受影响的变量中存储了数据，Pandas也会将第二列添加为NaN，请查看下面的代码，有关如何解决此问题的任何想法？

processor=pd.DataFrame()
Hospital_beds="SH.MED.BEDS.ZS"
Mask1=data["IndicatorCode"].str.contains(Hospital_beds)
stage=data[Mask1]
Hospital_Data=stage["Value"]
Birth_Rate="SP.DYN.CBRT.IN"
Mask=data["IndicatorCode"].str.contains(Birth_Rate)
stage=data[Mask]
Birth_Data=stage["Value"]
processor["Countries"]=stage["CountryCode"]
processor["Birth Rate per 1000 people"]=Birth_Data
processor["Hospital beds per 100 people"]=Hospital_Data
processor.head(10)

Answer 1

这里的问题是索引不匹配。 最初填充processor数据框时，您正在使用包含出生率数据的原始数据框中的每一行。 这些行与包含医院病床数据的行不同，因此当您执行

processor["Hospital beds per 100 people"] = Hospital_Data

熊猫将创建新列，但由于processor中没有Hospital_Data匹配索引，因此它将仅包含空值。

您可能首先要做的是使用国家/地区代码和年份对原始数据进行索引

data.set_index(['CountryCode','Year'], inplace=True)

然后，您可以仅创建您感兴趣的指标的视图

indicators = ['SH.MED.BEDS.ZS', 'SP.DYN.CBRT.IN'] dview = data[data.IndicatorCode.isin(indicators)]

最后然后可以枢转上的指示符的代码，以查看在同一行上的每个指示符

dview.pivot(columns='IndicatorCode')['Value']

但是请注意，这仍然会包含很多NaN。 这仅仅是因为很少更新医院的床位数据（或根本就没有在Aruba中更新）。 但是您可以根据需要将其过滤掉。