Pandasで、データフレームの要素を取り出すときに、.valuesが必要な時

Python 3.9.4
Pandas 1.3.1

で、Dataframeを作って、(dfとします）

a b
1 ああ
3 いい

df['new_a'] =df['a']
df['new_b'] =df['b']
のようにして、あたらしいカラムを作ろうとしています。

どうも再現がむずかしいですが、上記では、すべてNanになったりしてうまく動かず、

df['new_a'] =df['a'].values
df['new_b'] =df['b'].values

のような感じにvaluesが必要になることがあります。

何が違うでしょうか？

meg_

2021/08/22 03:44

> どうも再現がむずかしいですが、上記では、すべてNanになったりしてうまく動かず、 > のような感じにvaluesが必要になることがあります。実例を示していただくことは出来ませんか？

ppaul

2021/08/22 03:57

開発環境はJupyter、VScode、Spyder、IDLEのようなもののうちの何を使っているのでしょうか？

octest

2021/08/22 23:46

再現が、あるファイルでしか起きず、Jupyter, VScodeでやってみてそのようなことが起きました。 a b 1 ああ 3 いい a b new_a new_b 1 ああ NaN NaN 3 いい NaN Nan といったことが起きてました。 dataframeのカラム同士の演算で、indexがずれていると、そのようなことが起きるとどこかで聞いたことがあるのですが、同じdataframeの要素なので、そのようなこともないと思うのですが。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

plain
1a b
21 ああ
33 いい

にはindexが表示されていません。
開発環境が理由かと思って質問しましたが返事がないので、これは実行結果ではなく、indexを省略して手で打ち込んだものだと仮定して回答します。

df['new_a'] =df['a']のような処理ではindexが重要な問題になります。

python
1>>> print(df1)
2   a   b
30  1  ああ
41  3  いい
5>>> print(df2)
6   a   b
71  2  かか
83  4  きき
9>>> df1['new_a'] =df1['a']
10>>> df1['new_b'] =df2['b']
11>>> print(df1)
12   a   b  new_a new_b
130  1  ああ      1   NaN
141  3  いい      3    かか

以下のように、df1とdf2は違うindexをもっているので上に書いた結果になります。

python
1>>> print(df1.index)
2Int64Index([0, 1], dtype='int64')
3>>> print(df2.index)
4Int64Index([1, 3], dtype='int64')

valuesを使うと、indexがなくなるので、位置だけで決まるようになります。

python
1>>> print(df1)
2   a   b
30  1  ああ
41  3  いい
5>>> print(df2)
6   a   b
71  2  かか
83  4  きき
9>>> df1['new_a'] =df1['a']
10>>> df1['new_b'] =df2['b'].values
11>>> print(df1)
12   a   b  new_a new_b
130  1  ああ      1    かか
141  3  いい      3    きき