pandas.Series() Erstellung unter Verwendung von Datenrahmen Spalten liefert NaN Dateneinträge

Question

Im einen Datenrahmen in einer Reihe, die, vereinfacht unter Verwendung von Code zu konvertieren versuchen, sieht wie folgt aus:

dates = ['2016-1-{}'.format(i)for i in range(1,21)] 
values = [i for i in range(20)] 
data = {'Date': dates, 'Value': values} 
df = pd.DataFrame(data) 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 
ts = pd.Series(df['Value'], index=df['Date']) 
print(ts) 

jedoch Druckausgabe wie folgt aussieht:

Date 
2016-01-01 NaN 
2016-01-02 NaN 
2016-01-03 NaN 
2016-01-04 NaN 
2016-01-05 NaN 
2016-01-06 NaN 
2016-01-07 NaN 
2016-01-08 NaN 
2016-01-09 NaN 
2016-01-10 NaN 
2016-01-11 NaN 
2016-01-12 NaN 
2016-01-13 NaN 
2016-01-14 NaN 
2016-01-15 NaN 
2016-01-16 NaN 
2016-01-17 NaN 
2016-01-18 NaN 
2016-01-19 NaN 
2016-01-20 NaN 
Name: Value, dtype: float64 

Woher kommt NaN? Ist eine Sicht auf ein Objekt DataFrame kein gültiger Eingang für die Klasse Series?

I have found the to_series function für pd.Index Objekte, gibt es etwas ähnliches für DataFrame s?

Answer 1

Ich glaube, Sie values verwenden können, es Spalte Value zu Array konvertieren:

ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 

import pandas as pd 
import numpy as np 
import io 

dates = ['2016-1-{}'.format(i)for i in range(1,21)] 
values = [i for i in range(20)] 
data = {'Date': dates, 'Value': values} 
df = pd.DataFrame(data) 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 
print df['Value'].values 
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] 

ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 

print(ts) 
Date 
2016-01-01  0 
2016-01-02  1 
2016-01-03  2 
2016-01-04  3 
2016-01-05  4 
2016-01-06  5 
2016-01-07  6 
2016-01-08  7 
2016-01-09  8 
2016-01-10  9 
2016-01-11 10 
2016-01-12 11 
2016-01-13 12 
2016-01-14 13 
2016-01-15 14 
2016-01-16 15 
2016-01-17 16 
2016-01-18 17 
2016-01-19 18 
2016-01-20 19 
dtype: int64 

Oder können Sie:

ts1 = pd.Series(data=values, index=pd.to_datetime(dates)) 
print(ts1) 
2016-01-01  0 
2016-01-02  1 
2016-01-03  2 
2016-01-04  3 
2016-01-05  4 
2016-01-06  5 
2016-01-07  6 
2016-01-08  7 
2016-01-09  8 
2016-01-10  9 
2016-01-11 10 
2016-01-12 11 
2016-01-13 12 
2016-01-14 13 
2016-01-15 14 
2016-01-16 15 
2016-01-17 16 
2016-01-18 17 
2016-01-19 18 
2016-01-20 19 
dtype: int64 

Dankewarumfür eine bessere Erklärung Sie erhalten NaN:

Wenn Sie geben eine Series oder DataFrame Spalte pd.Series, wird es indizieren es mit der index Sie angeben. Da Ihre DataFrame Spalte eine Ganzzahl index (keine date index) hat, erhalten Sie viele fehlende Werte.

Answer 2

Wenn Sie nur auf der Suche nach einer Reihe zu schaffen, mit diesen Werten Sie auch getan haben könnte:

pd.Series([i for i in range(20)], pd.date_range('2016-01-02', periods=20, freq='D')) 

Answer 3

Sie können einfach tun:

s = df.set_index('Date') 

die nun eine eine Spalte Datenrahmen ist.

Wenn Sie es als eine Reihe wirklich:

s = df.set_index('Date').Value 

btw, NaN numpy ist ist nicht-a-Nummer.

Ihre Methode verwenden, könnten Sie verwenden:

ts = pd.Series(df['Value'].values, name='Value', index=df['Date']) 

Der Grund, warum Sie die NaNs bekommen ist, dass Sie nicht die Daten im richtigen Format zur Verfügung stellen. Sie übergeben eine Serie an eine Serie.