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python - 来自两列 DataFrame 的 Pandas Series 产生一系列 NaN

问题描述

state_codes = pd.read_csv('name-abbr.csv', header=None)
state_codes.columns = ['State', 'Code']
codes = state_codes['Code']
states = pd.Series(state_codes['State'], index=state_codes['Code'])

name-abbr.csv是一个双列 CSV 文件，第一列是美国州名，第二列是邮政编码：第一行是“Alabama”和“AL”，第二行是“Alaska”和“AK”，依此类推。

上面的代码正确设置了索引，但是 Series 是 all NaN。如果我不设置索引，则状态名称会正确显示。但我两者都想要。

我也试过这条线：

states = pd.Series(state_codes.iloc[:,0], index=state_codes.iloc[:,1])

结果相同。我怎样才能让它工作？

标签： pythonpandas

解决方案

这里是对齐的原因，这意味着pandas尝试将索引state_codes['State'].index与新索引匹配，state_codes['Code']并且因为不同的输出在输出中得到缺失值，为了防止有必要将 Series 转换为 numpy 数组：

states = pd.Series(state_codes['State'].to_numpy(), index=state_codes['Code'])

或者您可以使用DataFrame.set_index：

states = state_codes.set_index('Code')['State']

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