Неожиданное назначение в столбцах фрейма данных

Я издеваюсь над данными с помощью кадра данных pandas, код ниже:

import pandas as pd
from random import randrange

df = pd.DataFrame()
df['YYYYMM'] = pd.Series(3*list(pd.date_range(start = "1/1/2019", end = "12/1/2020", freq = "MS")))
df['Regions'] = pd.Series(['NA', 'EMEA', 'APAC']).repeat(24).reset_index()[0]

df_emea = df[df['Regions'] == 'EMEA'].copy()
df_emea["YYYYMM"] = df_emea["YYYYMM"].repeat(3).reset_index()['YYYYMM']
df_emea["country"] = pd.Series(24*['UK', 'Germany', 'France']).reset_index()[0]

df_na = df[df['Regions'] == 'NA'].copy()
df_na["YYYYMM"] = df_na["YYYYMM"].repeat(2).reset_index()['YYYYMM']
df_na["Country"] = pd.Series(24*['Canada', 'USA']).reset_index()[0]

df_apac = df[df['Regions'] == 'APAC'].copy()
df_apac["YYYYMM"] = df_apac["YYYYMM"].repeat(2).reset_index()['YYYYMM']
df_apac["Country"] = pd.Series(24*['China', 'Japan']).reset_index()[0]

Все работает нормально, кроме df_apac. Каким-то образом у меня есть None в столбце Country и NaT в столбце YYYYMM:

Может кто-нибудь объяснить, почему это так?

Удалите параметр freq = "MS" из четвертой строки кода.

— 14.12.2020 16:12

@etch_45, спасибо за ваш комментарий, почему я должен его удалить? Это означает начало месяца.

— 14.12.2020 16:20

Интересный. Это похоже на ошибку, похожую на эту одну некоторое время назад, которая также включала df.reset_index и повреждение данных.

— 14.12.2020 16:55

python pandas dataframe

14.12.2020 16:03

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

У вас проблема с индексацией. Поскольку вы не сбрасываете индекс исходных кадров данных df_xxx, они сохраняют индексы, которые у них были в исходном кадре данных. Поэтому, когда вы позже попытаетесь добавить новые столбцы, индексы будут смещены.

Итак, быстрое исправление заключается в использовании:

df_emea = df[df['Regions'] == 'EMEA'].copy().reset_index(drop=True)
...
df_na = df[df['Regions'] == 'NA'].copy().reset_index(drop=True)
...
df_apac = df[df['Regions'] == 'APAC'].copy().reset_index(drop=True)
...

Теперь я даю ожидаемый результат для df_apac, но вы все еще застряли с 48 строками для df_emea, где вам нужно 72, чтобы принять 3 страны. Но это может удовлетворить ваши требования...

Спасибо, это помогло мне.

— 14.12.2020 17:07

14.12.2020 16:26