Question

我有一个我已经转动过的数据框：

FinancialYear   2014/2015   2015/2016   2016/2017   2017/2018
Month               
April             42           32          29          27
August            34           28          32           0
December          45           51          28           0
February          28           20          28           0
January           32           28          33           0
July              40           66          31          30
June              32           67          37          35
March             43           36          39           0
May               34           30          24          29
November          39           32          31           0
October           38           39          28           0
September         29           19          34           0

这是我使用的代码：

new_hm01 = hmdf[['FinancialYear','Month','FirstReceivedDate']]

hm05 = new_hm01.pivot_table(index=['FinancialYear','Month'], aggfunc='count')

df_hm = new_hm01.groupby(['Month', 'FinancialYear']).size().unstack(fill_value=0).rename(columns=lambda x: '{}'.format(x))

月份不是我想要的顺序，所以我使用以下代码根据列表重新编制索引：

vals = ['April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December', 'January', 'February', 'March']

df_hm = df_hm.reindex(vals)

这很有效，但我表中的值现在大多显示NaN值。

FinancialYear   2014/2015   2015/2016   2016/2017   2017/2018
Month               
April              nan          nan         nan         nan
May                nan          nan         nan         nan
June               nan          nan         nan         nan
July               nan          nan         nan         nan
August             nan          nan         nan         nan
September           29           19          34           0
October            nan          nan         nan         nan
November           nan          nan         nan         nan
December           nan          nan         nan         nan
January            nan          nan         nan         nan
February           nan          nan         nan         nan
March              nan          nan         nan         nan

对发生的事情有什么看法？怎么解决？如果有更好的替代方法？

Answer 1

重建索引后的意外NaN通常是由于新索引标签与旧索引标签不完全匹配。例如，如果原始索引标签包含空格，但新标签不包含空格，那么您将获得NaN：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col':[1,2,3]}, index=['April ', 'June ', 'May ', ])
print(df)
#         col
# April     1
# June      2
# May       3

df2 = df.reindex(['April', 'May', 'June'])
print(df2)
#        col
# April  NaN
# May    NaN
# June   NaN

可以通过删除空格来修复此问题，以使标签匹配：

df.index = df.index.str.strip()
df3 = df.reindex(['April', 'May', 'June'])
print(df3)
#        col
# April    1
# May      3
# June     2

按列表排序索引 - Python Pandas

1 个答案: