Python 如何根据我的索引长度初始化或更改数据帧？

我有一个如下所示的索引：

MyIndex
11
12
13

和一个可能比我的索引长的数据帧：（在某些情况下它们可能相等）

我想将数据帧放入索引中（通过在尾部删除额外的行）

---

有什么简单的解决办法吗？如果我能在不创建新数据帧的情况下实现这一点会更好。

简单的方法就是

假设你有：

df1 = pd.DataFrame(index=[0,1,2])
df2 = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4,5]},index=[0,1,2,3,4])
df1['c1'] = df2['c1'].values[:len(df1.index)]

输出：

>>> df1
   c1
0   1
1   2
2   3

>>> df2
   c1
0   1
1   2
2   3

不创建新的df

说ind=

pd.Index（[0,1,2]）

输出：

>>> df1
   c1
0   1
1   2
2   3

>>> df2
   c1
0   1
1   2
2   3

---

简单的方法就是这样

假设你有：

df1 = pd.DataFrame(index=[0,1,2])
df2 = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4,5]},index=[0,1,2,3,4])
df1['c1'] = df2['c1'].values[:len(df1.index)]

输出：

>>> df1
   c1
0   1
1   2
2   3

>>> df2
   c1
0   1
1   2
2   3

不创建新的df

说ind=

pd.Index（[0,1,2]）

输出：

>>> df1
   c1
0   1
1   2
2   3

>>> df2
   c1
0   1
1   2
2   3

您可以尝试以下方法：

my_idx = pd.Series([11, 12, 13], name='MyIndex')
df = pd.DataFrame({'OldIndex': [0,1,2,3,4], 
                'c1':['00', '01', '02', '03', '04']}).set_index('OldIndex')
l = len(my_idx)

df = df.iloc[:l].set_index(idx.index)

         c1
MyIndex    
11       00
12       01
13       02

您可以尝试以下方法：

my_idx = pd.Series([11, 12, 13], name='MyIndex')
df = pd.DataFrame({'OldIndex': [0,1,2,3,4], 
                'c1':['00', '01', '02', '03', '04']}).set_index('OldIndex')
l = len(my_idx)

df = df.iloc[:l].set_index(idx.index)

         c1
MyIndex    
11       00
12       01
13       02

---

您必须创建所需的索引（如

pd.index

），然后将此索引设置为新的df（基于新索引长度的子集）

输出：

    c1
I1  00
I2  01
I3  02

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您必须创建所需的索引（如

pd.index

），然后将此索引设置为新的df（基于新索引长度的子集）

输出：

    c1
I1  00
I2  01
I3  02