组合两个数据框给出 NaN 值

Question

我正在尝试组合两个数据框。

new = pd.DataFrame()
new['a'] = df['totalconfirmed'][386:]
new['b'] = df['totalrecovered'][386:]

compare['actual_infected'] = new['a']
compare['actual_recovered'] = new['b']

OUTPUT 用于 compare.head() :

actual_infected actual_recovered
  30081975      29056435
  30133634      29120804
  30182402      29185623
  30232246      29243489
  30278744      29302029

prediction 是我使用 SIR 模型计算的数据框。它有三列，行数与 compare 相同。我还检查了两个数据框中每一列的数据类型，即使在 np.array 之后，它们都是系列。

此输出是在我使用 new['a'] 将 new['b'] 和 np.array 转换为数组之后。但是，当我尝试将此数据帧与包含预测的受感染和恢复值的另一个数据帧组合时，我得到：

df1 = [prediction, compare]
result = pd.concat(df1, ignore_index = True)
print(result)

date         pred_infected  pred_recovered   actual_infected     actual_recovered
2021-02-19   1.295474e+08      34268136.0           NaN               NaN
2021-02-20   4.345577e+08      53006146.0           NaN               NaN
2021-02-21   8.682628e+08      100374686.0          NaN               NaN
2021-02-22   1.074353e+09      171983070.0          NaN               NaN
2021-02-23   1.083615e+09      250319518.0          NaN               NaN
 ...           ...               ...               ...                ...   
 NaN            NaN               NaN            30081975            29056435  
 NaN            NaN               NaN            30133634            29120804 
 NaN            NaN               NaN            30182402            29185623 
 NaN            NaN               NaN            30232246            29243489  
 NaN            NaN               NaN            30278744            29302029  

我不明白还有什么可做的。