用數組替換大熊貓列值

Question

我有一個數組：

([ 137.55021238,  125.30017675,  130.20181675,  109.47348838])

我需要用數組值替換b列，而索引號保持不變：

Index    a         b         
0       0.671399 Nan
35      0.446172 Nan
63      0.614758 Nan
72      0.634448 Nan

我嘗試使用replace，但是沒有用。 還有另一種方法可以將數組轉換為數據框並合並嗎？

Answer 1

vals = [137.55021238, 125.30017675, 130.20181675, 109.47348838]

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選項1
直接分配。

df['b'] = vals
print(df)
              a           b
Index
0      0.671399  137.550212
35     0.446172  125.300177
63     0.614758  130.201817
72     0.634448  109.473488

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選項2
df.assign

df = df.assign(b=vals)
print(df)
              a           b
Index
0      0.671399  137.550212
35     0.446172  125.300177
63     0.614758  130.201817
72     0.634448  109.473488

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選項3
df.fillna

df.b = df.b.fillna(pd.Series(vals, index=df.index))
print(df)
              a           b
Index
0      0.671399  137.550212
35     0.446172  125.300177
63     0.614758  130.201817
72     0.634448  109.473488

如果您的值是Nan （字符串）而不是NaN （浮點數），則可以使用df.replace進行轉換：

df = df.replace('Nan', np.nan)