pandas Series и индекс: почему при присваивании появляется NaN

При присваивании df["column"] = series pandas сопоставляет значения по меткам индекса, а не по порядку элементов. Если для метки DataFrame в Series нет значения, в новом столбце появится пропуск. Другая последовательность меток также может изменить порядок значений.

Как предсказать результат

Сравните df.index и series.index перед присваиванием. Не сбрасывайте индекс автоматически: сначала определите, нужны ли вам метки или позиции. В упражнении ниже требуется именно выравнивание по меткам, поэтому заменять Series списком нельзя.

Пример на других данных

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"item": ["Чай", "Кофе", "Сок"]}, index=[10, 20, 30])
s = pd.Series([7, 9], index=[30, 10])
df["price"] = s
print(df["price"].tolist())
print(df["price"].isna().tolist())

Результат:

[9.0, nan, 7.0]
[False, True, False]

Решите задачу

Ниже — условие и редактор Python с проверкой без регистрации. Пример выше показывает приём на других данных; для задачи соблюдайте её формат ввода и результата. Курс NumPy и pandas помогает пройти темы по порядку.

Выравнивание Series по индексу: предсказание NaN при присваивании столбца

Что уже дано

Проверяющая система запускает вашу программу и подаёт данные через stdin. Никаких заранее созданных переменных нет — вы читаете всё сами.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая:

Читает из stdin целое число n — количество строк DataFrame.
Читает следующие n строк; каждая содержит два токена через пробел: целое число a и целое число b. Создаёт pd.DataFrame с именем df со столбцами 'A' и 'B' и стандартным RangeIndex от 0 до n-1.
Читает одну строку с несколькими токенами через пробел — индексы (целые числа) для новой Series. Создаёт idx = [int(x) for x in line.split()].
Читает следующую строку с таким же количеством токенов — значения (целые числа) для новой Series. Создаёт pd.Series с этими значениями и индексом idx, называет её s.
Присваивает df['C'] = s — pandas выравнивает s по меткам индекса df.
Выводит в stdout три строки:

Строка 1: значения столбца 'A' через пробел.
Строка 2: значения столбца 'C' через пробел, где NaN выводится строкой nan.
Строка 3: C_nan_count: <k>, где k — количество NaN в столбце 'C'.

Для вывода значений столбцов используйте следующий подход: для каждого элемента выводите nan если pd.isna(v), иначе — целое число через int(v). Элементы разделяйте пробелами.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

n
a_0 b_0
a_1 b_1
...
a_{n-1} b_{n-1}
idx_0 idx_1 ... idx_m
val_0 val_1 ... val_m

Первая строка: целое n (2 ≤ n ≤ 8).
Следующие n строк: пары целых чисел a b.
Строка с индексами Series: от 1 до n целых чисел из диапазона [0, n-1], все различные.
Строка со значениями Series: столько же целых чисел.

Формат вывода

Три строки:

Значения 'A' через пробел (целые числа).
Значения 'C' через пробел (целые числа).
C_nan_count: <k>.

Пример

Ввод: 4 10 2 20 5 30 1 40 3 0 2 100 300
Вывод: 10 20 30 40 100 nan 300 nan C_nan_count: 2

РешениеPython

Без регистрации. Гостевая проверка не сохраняет прогресс. Для сохранения перейдите к уроку.

Отправьте решение, чтобы увидеть результаты тестов.