Pandas DataFrame将NAN和NAT放置

Question

我正在做的是，我已经生成了pandas的数据帧：

df_output = pd.DataFrame(columns={"id","Payout date", "Amount"}

列中的"支出日期"是DateTime，并且以"金额"为float。我正在从CSV中获取每行的值：

df=pd.read_csv("file.csv", encoding = "ISO-8859-1", low_memory=False)

但是当我分配值时：

df_output.loc[df_output['id'] == index, 'Payout date'].iloc[0]=(parsed_date)
pay=payments.get()
ref=refunds.get()
df_output.loc[df_output['id'] == index, 'Amount'].iloc[0]=(pay+ref-for_next_day)

我将其打印出列"支出日期"one_answers"金额"，它仅正确打印ID，即使将其施放到浮子或使用

时，即使将其付款和NAN的NAT和NAN的NAT和NAN。

df_output['Amount']=pd.to_numeric(df_output['Amount'])
df_output['Payout date'] = pd.to_datetime(df_output['Payout date'])

我还尝试过将值传递到数据框之前，没有运气，所以我得到的是：

id Payout date  Amount
1         NaT     NaN
2         NaT     NaN
3         NaT     NaN
4         NaT     NaN
5         NaT     NaN

相反，我正在寻找这样的东西：

id       Payout date  Amount
1         2019-03-11     3.2
2         2019-03-11     3.2
3         2019-03-11     3.2
4         2019-03-11     3.2
5         2019-03-11     3.2

编辑

print(df_output.head(5))
print(df.head(5))
id Payout date  Amount
1         NaT     NaN
2         NaT     NaN
3         NaT     NaN
4         NaT     NaN
5         NaT     NaN
id       Created (UTC)    Type Currency  Amount    Fee     Net
1 2016-07-27 13:28:00  charge      mxn   672.0  31.54  640.46
2 2016-07-27 15:21:00  charge      mxn   146.0   9.58  136.42
3 2016-07-27 16:18:00  charge      mxn   200.0  11.83  188.17
4 2016-07-27 17:18:00  charge      mxn   146.0   9.58  136.42
5 2016-07-27 18:11:00  charge      mxn   286.0  15.43  270.57

Answer 1

可能要做的最简单的事情就是重命名您正在加载的数据框架的列：

df = pd.read_csv("file.csv", encoding = "ISO-8859-1", low_memory=False, index_col='id')
df.columns(rename={"Created (UTC)":'Payout Date'}, inplace=True)
df_output = df[['Payout Date', 'Amount']]

编辑：如果您试图将一个数据框中的列分配给另一个列的列，则只需执行此操作：

output_df['Amount'] = df['Amount']