2つのパンダデータフレームを連結するときにNaN値を取得する理由>

Question

2つのデータフレームを作成しました。 1つは、終値と移動平均のセットを持つ「dfmas」と呼ばれました。

  PX_OPEN PX_HIGH PX_LOW PX_LAST  ma5  ma8  ma21 
Date                   

12/19/2016 117.90 118.03 116.55 117.09 117.086 116.22625 114.231905 
12/20/2016 117.09 118.24 116.99 117.86 117.620 116.70375 114.567143 
12/21/2016 117.86 118.07 117.11 117.55 117.722 116.98250 114.872381 
12/22/2016 117.55 117.88 117.27 117.54 117.594 117.29750 115.111429 

I次いで「ma5xdf」は5日移動平均が（+1）の立ち上がりおよび立ち下がりされたときに私を示している別のパンダデータフレームを作成している（-1）又はレベル（0）。

ma5x 
0  0 
1  0 
2  0 
3  0 
4  -1 
5  -1 
6  -1 
7  -1 
8  1 
9  1 

私はその後、1に2つのデータフレームをマージしたいが、私は、立ち上がり/ 5日落下し、またオリジナルの「dfmas」データの末尾のためのNaN値の負荷を取得しています。私は使用しています。

dfx = pd.concat([dfmas, ma5xdf], axis =1) 
print(dfx.tail(4)) 

となる。

 PX_OPEN PX_HIGH PX_LOW PX_LAST ma5 ma8 ma21 ma5x 
1845  NaN  NaN  NaN  NaN NaN NaN NaN 1.0 
1846  NaN  NaN  NaN  NaN NaN NaN NaN 1.0 
1847  NaN  NaN  NaN  NaN NaN NaN NaN 1.0 
1848  NaN  NaN  NaN  NaN NaN NaN NaN 1.0 

ありがとうございました。ありがとうございます。

Answer 1

最初のデータフレーム（dfmas）の最後に2番目のデータフレーム（ma5xdf）の列を追加したい場合は、これを行うことができます。

ma5xdf['ma5x'] = ma5xdf['ma5x'].astype(float) 
dfmas['ma5x'] = ma5xdf['ma5x'] 

単純で正確な解決策です。

インデックスがdfmasのdate列に設定されています。

別のアプローチです。

dfmas.reset_index(drop=True,inplace=True) 
ma5xdf['ma5x'] = ma5xdf['ma5x'].astype(float) 
dfmas['ma5x'] = ma5xdf['ma5x'] 
dfmas = dfmas.set_index('Date')