Python Pandas DataFrame设置自定义索引出现NaN值问题咨询

你调用pd.DataFrame(v, index=Values)重新构造数据表时，Pandas会按照索引标签做数据对齐，原有数据表的索引是默认的0、1、2，和你传入的['First', 'Second', 'Third']索引标签完全不匹配，所以对应位置找不到有效数据，就全部返回了nan。

你不需要重新构造DataFrame，直接修改已有DataFrame的index属性替换索引标签即可，原有行数据的顺序和内容不会发生变化，不会出现空值。

原有逻辑不需要调整，仅替换最后循环部分的代码即可：

for k,v in df_dic.items():
    # 直接替换索引标签，无需重新构造数据表
    v.index = Values
    display(v.style.set_caption(k).set_table_styles([{
        'selector': 'caption',
        'props': [
            ('color', 'red'),
            ('font-size', '16px'),
            ('text-align', 'center')
        ]
    }]))

如果你只需要替换原本是默认整数索引的表，保留row 1、row 2、row 3这类自定义索引，可以加判断逻辑：

for k,v in df_dic.items():
    # 仅对索引为默认0、1、2的表做替换
    if (v.index == [0,1,2]).all():
        v.index = Values
    display(v.style.set_caption(k).set_table_styles([{
        'selector': 'caption',
        'props': [
            ('color', 'red'),
            ('font-size', '16px'),
            ('text-align', 'center')
        ]
    }]))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者georgehere