データフレームのスライス割り当てがインデックスを考慮する理由は何ですか？ numpyの出身

Question

、私はこのスニペット

import pandas as pd 
import numpy as np 

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10)) 
df2 = pd.DataFrame(np.arange(10)) 

df1[4:6] = df2[5:7] 

print(df1) 

が

  0 
0 0.851412 
1 0.533122 
2 0.244325 
3 0.242295 
4 5.000000 
5 6.000000 
6 0.036066 
7 0.350092 
8 0.400461 
9 0.744239 

の線に沿って何かを得るために期待する代わりに、私は明らかに

  0 
0 0.210079 
1 0.603919 
2 0.541231 
3 0.693830 
4  NaN 
5 5.000000 
6 0.742590 
7 0.318744 
8 0.954216 
9 0.641225 

を取得し、パンダは考慮に入れ割り当てを実行するときのインデックスはdf1とdf2です。私は

df1[4:6] = df2[5:7].values 

を使用して、私の所望の結果を達成できることを知っているが、2つの潜在的に無関係なデータフレームのインデックスをチェックすることが理にかなって、なぜ私は私の人生のために把握することはできません。私もドキュメントを閲覧しましたが、関連するものは見つかりませんでした。私のデータフレームの精神モデルは間違っていますか？私のパンダのバージョンは0.18です。

Answer 1

indexはnumpyndarrayよりpandasdataframe何かを作るものです。あなたは一見小さな不便を乗り越えてしまったかもしれませんが、同じ特性はnumpyだけでは達成できない多くの強力な操作を可能にします。