pandas.DataFrame 中重复列的有趣结果

Question

任何人都可以帮助解释为什么当pandas.DataFrame.

最小的、可重现的示例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'b'])

如果我尝试插入一个列表，column 'a'我会收到一个关于维度不匹配的错误：

df.loc[:, 'a'] = list(range(5))

Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot copy sequence with size 5 to array axis with dimension 0

类似于'b'：

df.loc[:, 'b'] = list(range(5))

Traceback (most recent call last):
...
ValueError: could not broadcast input array from shape (5) into shape (0,2)

但是，如果我插入到一个全新的列中，则不会出现错误，除非我插入'a'或'b'：

df.loc[:, 'c'] = list(range(5))
print(df)

     a    b    b  c
0  NaN  NaN  NaN  0
1  NaN  NaN  NaN  1
2  NaN  NaN  NaN  2
3  NaN  NaN  NaN  3
4  NaN  NaN  NaN  4

df.loc[:, 'a'] = list(range(5))

Traceback (most recent call last):
...
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 0)

如果我删除重复的列，所有这些错误都会消失 'b'

---

附加信息

pandas==1.0.2

Answer 1

为什么使用 loc 而不仅仅是：

df['a'] = list(range(5))

这不会给出任何错误，并且似乎会产生您需要的内容：

a   b   b
0   NaN NaN 
1   NaN NaN 
2   NaN NaN 
3   NaN NaN 
4   NaN NaN 

创建列 c 相同：

df['c'] = list(range(5))