回答編集履歴
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answer
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- シリーズの中に行インデックスに一致しないインデックスがあっても、そのインデックスを持つ値は単に無視されます(np.arrayを指定するときのようにエラーにはなりません)。
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提示されたコードのようにExcelの文書ファイルを読み込むと、データフレーム`df`の行インデックスは0から始まる連番が自動的に付きます。
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`month`列の値を使ってデータフレームの一部を切り出したものをデータフレーム`df`に再代入しても、データフレームの行インデックスは元の連番を受け継ぎます。
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`month`列の値を使ってデータフレームの一部を切り出したものをデータフレーム`df`に再代入しても、データフレームの行インデックスは元の連番を受け継ぎます。Excelの文書ファイルの内容が未公開なので推測にすぎませんが、おそらく**最初の行インデックスが3より大きな値になっている**と思われます。
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いっぽう、提示されたコードのようにリスト`price_list`からシリーズ`s`を生成すると、シリーズの各要素には0から始まる連番のインデックスが付きます。
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いっぽう、提示されたコードのようにリスト`price_list`からシリーズ`s`を生成すると、シリーズの各要素には0から始まる連番のインデックスが付きます。提示されたコードでは、リストが4つの要素を持つので、シリーズのインデックスは0, 1, 2, 3となります。
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これを`insert`で`df`に挿入するとき、`df`の行インデックスに`s`のインデックスと一致するものがない
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これを`insert`で`df`に挿入するとき、`df`の行インデックス(3より大きい値)に`s`のインデックス(0～3)と一致するものがないので、挿入される値がすべてNaNになる、というわけです。もし、`df`の行インデックスのひとつだけ3以下であれば、シリーズの値がひとつだけ格納され、残りはNaNになります。
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先頭行から順番にシリーズ`s`の内容を挿入したいのであれば、(質問者もやっていましたが)データフレーム`df`の行インデックスを(0からの連番に)振り直せばいいでしょう。実は、この操作は1行でできるので、以下のようにしてください。
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```Python
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df.reset_index(drop=True, inplace=True)
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`drop=True`で行インデックスの値を列として
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`drop=True`で元の行インデックスの値を列として残さないこと、`inplace=True`で`df`そのものを書き換えること(`df = df.reset_index(...)`と書かなくていいこと)を指示しています。
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補足を追加
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CHANGED
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@@ -4,7 +4,7 @@
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- 行インデックスと一致するシリーズのインデックスが見つかれば、データフレームにそのインデックスを持つシリーズの値が挿入されます。
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- 行インデックスと一致するシリーズのインデックスが見つからなければ、データフレームにはNaNが挿入されます。
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- シリーズの中に行インデックスに一致しないインデックスがあっても、そ
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- シリーズの中に行インデックスに一致しないインデックスがあっても、そのインデックスを持つ値は単に無視されます(np.arrayを指定するときのようにエラーにはなりません)。
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提示されたコードのようにExcelの文書ファイルを読み込むと、データフレーム`df`の行インデックスは0から始まる連番が自動的に付きます。
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`month`列の値を使ってデータフレームの一部を切り出したものをデータフレーム`df`に再代入しても、データフレームの行インデックスは元の連番を受け継ぎます。このとき、おそらく最初の行インデックスが3より大きな値になっていると思われます。
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