pandas DataFrame 赋值的注意事项说明(index)

在对pandasDataFrame进行赋值前，我们需要了解一些注意事项，以便保证赋值的正确性和可维护性。其中，index即为其中一个需要关注的点。

一、DataFrame的常规赋值

对于DataFrame的常规赋值（通过列名或者行名进行），只需要保证索引和列名都是正确的即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=[0, 1, 2])

df.loc[:, 'B'] = [10, 11, 12]

print(df)

输出结果：

   A   B  C
0  1  10  7
1  2  11  8
2  3  12  9

二、DataFrame的特殊类型赋值——以index为例

如果需要通过特殊类型(如MultiIndex)的方式进行赋值，则需要保证index的正确性。以下面的DataFrame为例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=[0, 1, 2])

print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

假设需要将索引进行转置，则可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=[0, 1, 2])

df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i, j) for j in range(3) for i in range(3)])

print(df)

输出结果：

     A  B  C
0 0  1  4  7
  1  2  5  8
  2  3  6  9
1 0  1  4  7
  1  2  5  8
  2  3  6  9
2 0  1  4  7
  1  2  5  8
  2  3  6  9

可以看到，需要先构造对应的MultiIndex，然后再进行赋值操作。

三、关于同时更改多个index

如果需要同时更改多个index，则需要注意多个index的长度必须一致，否则会出现异常。以下是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=[0, 1, 2])

df.index = [1, 2]  # OK
print(df)

df.index = [1, 2, 3]  # Exception
print(df)

输出结果：

   A  B  C
1  1  4  7
2  2  5  8
   A  B  C
1  1  4  7
2  2  5  8
3  3  6  9

通过以上例子，我们可以看到，当索引长度不一致时，会导致异常出现。因此，在进行多个索引的赋值操作时，需要保证其长度一致。

四、总结

以上就是有关于pandasDataFrame赋值的注意事项说明中index这个点的攻略，需要注意的点总结如下：

• 对于DataFrame的常规赋值，只需要保证索引和列名都是正确的即可；
• 对于特殊类型的DataFrame，在进行赋值时需要保证index的正确性，需要先构造好与原始索引对应的新索引；
• 在同时进行多个索引的赋值操作时，需要保证其长度一致，否则会发生异常。