Python 使用pandas.read_csv和索引读取csv文件将创建NaN条目

My.csv文件以逗号分隔，这是read_csv的标准设置

这是有效的：

T1 = pd.DataFrame(pd.read_csv(loggerfile, header = 2)) #header contains column "1"

但是，只要我在

数据帧

的构造函数中添加了一些内容，除了

read\u csv

，我所有的值都会突然变为

NaN

。 为什么？如何解决这个问题

datetimeIdx = pd.to_datetime( T1["1"] )                #timestamp-column
T2 = pd.DataFrame(pd.read_csv(loggerfile, header = 2), index = datetimeIdx)

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无需在

DataFrame

调用中包装

read\u csv

，因为它已返回

DataFrame

如果要更改索引，可以使用

set_index

或直接设置索引：

T1 = pd.read_csv(loggerfile, header = 2)
T1.index = pd.DatetimeIndex(T1["1"])

如果要将数据帧中的列保留为日期时间（而不是字符串）：

但更好的是，您可以直接在中执行此操作（假设列“1”是第一列）：

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它返回带有

NaNs

的数据帧的原因是，使用数据帧作为输入的

DataFrame（）

调用将使用提供的输入执行

reindex

操作。由于

datetimeIdx

中的标签都不在

T1

的原始索引中，因此您会得到一个包含所有NAN的数据帧。

这个答案是否可能与我的另一个问题有关？是否可以将索引列作为副本保留在数据帧中？我的第一个建议（直接设置索引）将把列保留在数据帧中

T1 = pd.read_csv(loggerfile, header = 2)
T1["1"] = pd.DatetimeIndex(T1["1"])
T2 = T1.set_index("1", drop=False)

pd.read_csv(loggerfile, header=2, index_col=0, parse_dates=True)