Python DataFrame：インデックスを変更すると、値がNaNに変わるのはなぜですか？

Question

私のインデックスを変更したいです。私のdataFrameは次の通りです：

partA = pd.DataFrame({'u1': 2, 'u2': 3, 'u3':4, 'u4':29, 'u5':4, 'u6':1, 'u7':323, 'u8':9, 'u9':7, 'u10':5}, index = [20]) 

これは、すべてのセルが充填されたサイズのデータ​​フレーム（1,10）を与えます。

しかし、私はこのデータフレーム（別のデータを含む元のコードで必要）を作成し、このdataFrameのインデックスを変更すると、セルの値はすべてNaNになります。

私はreset_indexを使用してインデックスを変更することができますが、私はそれをすべて1行で実行したいと考えています。あなたがnumpy arrayにpartAを変換するためのvaluesを必要と私は今（NaNを結果として）、次のされなかった

partB = pd.DataFrame(partA, columns = ['A', 'B', 'C', 'D','E', 'F', 'G', 'H', 'I','J']) 

Answer 1

：

partA = pd.DataFrame({'u1': 2, 'u2': 3, 'u3':4, 'u4':29, 'u5':4, 'u6':1, 
         'u7':323, 'u8':9, 'u9':7, 'u10':5}, index = [20]) 
print (partA) 
    u1 u10 u2 u3 u4 u5 u6 u7 u8 u9 
20 2 5 3 4 29 4 1 323 9 7 

partB = pd.DataFrame(partA.values,columns = ['A', 'B', 'C', 'D','E', 'F', 'G', 'H', 'I','J']) 
print (partB) 
    A B C D E F G H I J 
0 2 5 3 4 29 4 1 323 9 7 

partAから必要性指数の場合：

partB = pd.DataFrame(partA.values, 
        columns = ['A', 'B', 'C', 'D','E', 'F', 'G', 'H', 'I','J'], 
        index = partA.index) 
print (partB) 
    A B C D E F G H I J 
20 2 5 3 4 29 4 1 323 9 7 

あなたはを取得します0姓（u7）変更した場合、あなたは値を取得して、列名を合わせていないので：

partB = pd.DataFrame(partA, 
        columns = ['A', 'B', 'C', 'D','E', 'F', 'G', 'H', 'I','u7'], 
        index = partA.index) 
print (partB) 
    A B C D E F G H I u7 
20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 323