Python DataFrame:如果我改变了索引，为什么我的值变成了NaN？

在Python中，DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，用于处理和分析结构化数据。当你改变DataFrame的索引时，可能会导致原来的值变成NaN（Not a Number）的原因有以下几种可能性：

1. 索引对齐：当你改变索引时，DataFrame会尝试根据新索引对齐数据。如果新索引中存在原索引中没有的值，那么对应的数据将会变成NaN。这是因为DataFrame默认会进行索引对齐操作，确保数据的一致性。
2. 重置索引：如果你使用了reset_index()方法来重置索引，那么原来的索引将会被转换为一列新的数据，并且新的索引将会被自动生成。由于新的索引与原来的索引不一致，所以原来的值会变成NaN。
3. 重新索引：如果你使用了reindex()方法来重新索引DataFrame，那么原来的索引将会被替换为新的索引。如果新的索引中存在原索引中没有的值，那么对应的数据将会变成NaN。

为了避免值变成NaN，你可以采取以下措施：

1. 在改变索引之前，先对DataFrame进行备份，以便需要时可以恢复原始数据。
2. 在改变索引时，使用参数drop=False来保留原来的索引作为一列数据。
3. 在重新索引时，使用参数fill_value来指定缺失值的替代值，而不是使用默认的NaN。

总结起来，当你改变DataFrame的索引时，原来的值变成NaN是因为索引对齐或重置索引导致的。为了避免这种情况，你可以备份数据、保留原索引作为一列数据，或者指定缺失值的替代值。