插入数据帧的Pandas系列读作NaN

Question

我发现在将基于相同时间段的系列添加到现有数据帧时，它会被导入为NaN。数据框有一个字段列，但我不明白为什么它应该改变任何东西。要查看我的代码的步骤，您可以查看附加的图像。希望有人能帮忙！

Illustration showing how the dataframe that the series is inserted into and how it gets read as NaN

Answer 1

假设字段索引列中的值为＆＃34;实际＆＃34;对于每一行，解决方案可能如下：

test.reset_index().set_index('Date').assign(m1=m1)

该解决方案有效，但可以缩短时间：

days = pd.to_datetime(['2018-01-31', '2018-02-28', '2018-03-31'])
df = pd.DataFrame({'Field': ['Actual']*3, 'Date': days, 'Val':[1, 2, 3]}).set_index(['Field', 'Date'])
m1 = pd.Series([0, 2, 4], index=days)

df.reset_index(level='Field').assign(m1=m1)
    Field   Val m1
Date            
2018-01-31  Actual  1   0
2018-02-28  Actual  2   2
2018-03-31  Actual  3   4

不过，这将是一个不错的mcve