在熊貓數據框中移動一列會將數據設置為 NaN

Question

我嘗試在數據框中移動一列，在找到shift方法之前，我嘗試自己做。 我發現了一些有趣的東西。

這是代碼

創建數據框：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3))

這是數據：

          0         1         2
0 -0.274583  0.141030  1.335455
1 -0.887131 -1.253900  0.395358
2 -0.194082 -0.462745 -0.237422
3  0.095535  0.236268 -1.347387
4  2.210129 -0.816895 -1.225560

如果我這樣做是為了將最后一列向上移動 2 行：

df.loc[0:2,2] = df.loc[2:,2]

結果是，前兩行是 NaN

          0         1         2
0 -0.274583  0.141030       NaN
1 -0.887131 -1.253900       NaN
2 -0.194082 -0.462745 -0.237422
3  0.095535  0.236268 -1.347387
4  2.210129 -0.816895 -1.225560

這里有什么問題？

Answer 1

似乎需要將輸出轉換為numpy array ，以防止按索引對齊：

df.loc[0:2,2] = df.loc[2:,2].values
print (df)
          0         1         2
0 -0.274583  0.141030 -0.237422
1 -0.887131 -1.253900 -1.347387
2 -0.194082 -0.462745 -1.225560
3  0.095535  0.236268 -1.347387
4  2.210129 -0.816895 -1.225560

解釋為什么您的解決方案不起作用：

輸出按索引對齊，因此如果0,1索引不存在添加NaN s：

print (df.loc[2:,2])
2   -0.237422
3   -1.347387
4   -1.225560
Name: 2, dtype: float64