来自数据框的时间序列丢失值

Question

我有 2 个数据帧，df1 和 df2 大小相同，df1 有一个 date 列，df2 有一个 float 列。当我执行以下操作时：

series = pandas.Series(df2['float'], df1['date'])

时间序列上的值都是NaN。在执行此操作之前，我已经检查了两个数据框都有数据。我做错了什么？

Answer 1

这对我来说像是一个错误：

In [29]:

df = pd.DataFrame({'date':[dt.datetime.now()]})
print(df)
df1 = pd.DataFrame({'float':[2.1145]})
df1
                        date
0 2015-02-23 11:23:03.550538
Out[29]:
    float
0  2.1145
In [30]:

pd.Series(df1['float'], df['date'])
Out[30]:
date
2015-02-23 11:23:03.550538   NaN
Name: float, dtype: float64

如果你调用属性 .values:

In [31]:

pd.Series(df1['float'].values, df['date'])
Out[31]:
date
2015-02-23 11:23:03.550538    2.1145
dtype: float64

这看起来像是一个普通错误：

In [34]:

df3 = pd.DataFrame({'int':[323]})
df3
Out[34]:
   int
0  323

以下组合均失败：

In [39]:

pd.Series(df2['float'], df3['int'])
Out[39]:
int
323   NaN
Name: float, dtype: float64
In [40]:

pd.Series(df['date'], df2['float'])
Out[40]:
float
1.21554   NaT
Name: date, dtype: datetime64[ns]

In [41]:

pd.Series(df3['int'], df2['float'])
Out[41]:
float
1.21554   NaN
Name: int, dtype: float64

来自数据框的时间序列丢失值

Time series from dataframe loses values

python

pandas

merge

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