Question

代码有什么问题？：它返回了一个警告：

警告（来自警告模块）：文件＆＃34; C：\ Python27 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ numeric.py＆＃34;，第2515行 return bool（asarray（a1 == a2）.all（））FutureWarning：elementwise比较失败;返回标量，但将来会执行元素比较

import pandas as pd
import numpy as np

Data1 = {'State':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],'Year':[2000,2001,2002,2001,2002],'POP':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

Frame4 =pd.DataFrame(Data1)
print('\n')
print Frame4

Frame5 = Frame4.reindex(['a','b','c','d','e'])
print Frame5

my o/p
 POP   State  Year
0  1.5    Ohio  2000
1  1.7    Ohio  2001
2  3.6    Ohio  2002
3  2.4  Nevada  2001
4  2.9  Nevada  2002

Warning (from warnings module):
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 2515
    return bool(asarray(a1 == a2).all())
FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
   POP State  Year
a  NaN   NaN   NaN
b  NaN   NaN   NaN
c  NaN   NaN   NaN
d  NaN   NaN   NaN
e  NaN   NaN   NaN

Answer 1

在尝试更改索引轴的名称时，必须使用rename代替reindex。

Frame5 = Frame4.rename({0:'a', 1:'b', 2:'c', 3:'d', 4:'e'})
print(Frame5)
   POP   State  Year
a  1.5    Ohio  2000
b  1.7    Ohio  2001
c  3.6    Ohio  2002
d  2.4  Nevada  2001
e  2.9  Nevada  2002

应用reindex的目的是在新索引选择逻辑中对齐数据帧的索引。

默认情况下，新索引中数据框中没有相应记录的值将被指定为NaN。

因此，当您将新索引逻辑指定为list('abcde')时，它会检查所有索引值，但由于之前的索引位于range(0,4)，因此无法找到匹配项。因此，它返回了Nans。

Answer 2

试试这个：

Frame4 =pd.DataFrame(Data1)
print('\n')
print Frame4

Frame4.index = ['a','b','c','d','e']
print Frame4


   POP   State  Year
0  1.5    Ohio  2000
1  1.7    Ohio  2001
2  3.6    Ohio  2002
3  2.4  Nevada  2001
4  2.9  Nevada  2002


   POP   State  Year
a  1.5    Ohio  2000
b  1.7    Ohio  2001
c  3.6    Ohio  2002
d  2.4  Nevada  2001
e  2.9  Nevada  2002

Pandas - DataFrame reindex函数返回警告

2 个答案: