Python 2.7 从pd mean()和std()函数获取索引值

Python 2.7 从pd mean()和std()函数获取索引值,python-2.7,pandas,Python 2.7,Pandas,我试图从pd标准中获取索引值。 我的最终目标是将索引与另一个df匹配,并插入相应的标准偏差值 (in): df_std['index'] = df_std.index (out): Index([u'AAPL US Equity', u'QQQ US Equity', u'BRABCBACNPR4 BZ Equity'...dtype='object') 但是,由于类型不同,我无法将索引添加到df_std的右侧:df_std.index是一个系列,而df_std是一个df。当我尝试这样做时,

我试图从pd标准中获取索引值。 我的最终目标是将索引与另一个df匹配,并插入相应的标准偏差值

(in): df_std['index'] = df_std.index

(out): Index([u'AAPL US Equity', u'QQQ US Equity', u'BRABCBACNPR4 BZ Equity'...dtype='object')
但是,由于类型不同,我无法将索引添加到df_std的右侧:df_std.index是一个系列,而df_std是一个df。当我尝试这样做时,会添加一行而不是一列:

(in): df_std['index'] = df_std.index

(out):
BRSTNCLF1R25 Govt                                                   64.0864
BRITUBACNPR1 BZ Equity                                              2.67762
BRSTNCNTB4O9 Govt                                                   48.2419
BRSTNCLF1R74 Govt                                                    64.901
PBR US Equity                                                      0.770755
BRBBASACNOR3 BZ Equity                                              2.93335
BRSTNCLF1R82 Govt                                                   65.0979
index                     Index([u'AAPL US Equity', u'QQQ US Equity', u'...
dtype: object
我已经尝试将它转换为一个元组和一个数据帧

谢谢

编辑:

我正在尝试将df_标准['index']与df_最终版['bloomberg_ticker']匹配,并将标准值带到df_最终版['std']:

(in): print df_final
(out):
serie            tipo  tp_cnpjfundo    valor  id        bloomberg_ticker  \
0    NaN           caixa           NaN      NaN   0                     NaN   
1    NaN     titpublicos           NaN      NaN   1       BRSTNCLF1R17 Govt   
2    NaN     titpublicos           NaN      NaN   2       BRSTNCLF1R17 Govt   
3    NaN     titpublicos           NaN      NaN   3       BRSTNCLF1R25 Govt
列“id”将在以后删除

如果您拥有的是数据帧,则使用重置索引,而不是赋值

df_std = df_std.reset_index()
例如:

df = pd.DataFrame([0,1,2,3], index=['a','b','c','d'])
df = df.reset_index()
输出:

index 0 0 a 0 1 b 1 2 c 2 3 d 3 col vales new 0 a 5 1.0 1 b 1 2.0 2 c 2 3.0 3 d 4 NaN 4 e 5 NaN 我认为我们要做的是将序列的值映射到一个特定的列,这样您就可以使用

df = pd.DataFrame({'col':['a','b','c','d','e'],'vales':[5,1,2,4,5]})
s = pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

df['new'] = df['col'].map(s)
输出:

index 0 0 a 0 1 b 1 2 c 2 3 d 3 col vales new 0 a 5 1.0 1 b 1 2.0 2 c 2 3.0 3 d 4 NaN 4 e 5 NaN
只需分配值,序列匹配在分配序列时默认完成。我认为他有一个序列,可能会添加到_frameThank@Wen,可能他拥有的是一个序列。我必须向自己道歉:我正在尝试将df_std的索引与另一个数据帧的特定列匹配,而不是直接插入它们。此代码应为smt。比如:df_std[df_final[index]。containsdf_std[index],na=False][0]对吗?那么您想要映射什么df1['col']。mapdf_std@Bharath非常感谢你!我在问题中加入了df_期末考试。不过,你帮助了我的主要斗争。