【Pandas】pandas Series reindex_like
Pandas2.2 Series
Computations descriptive stats
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Series.align(other[, join, axis, level, …]) | 用于将两个 Series 对齐，使其具有相同的索引 |
| Series.case_when(caselist) | 用于根据条件列表对 Series 中的元素进行条件判断并返回相应的值 |
| Series.drop([labels, axis, index, columns, …]) | 用于从 Series 中删除指定的行或列（对于 Series 来说，通常是删除行） |
| Series.droplevel(level[, axis]) | 用于从多层索引（MultiIndex）的 Series 中删除指定的索引层级 |
| Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, …]) | 用于从 Series 中删除重复的值 |
Series.duplicated([keep]) | 用于检测 Series 中的重复值 |
| Series.equals(other) | 用于比较两个 Series 对象是否完全相等的方法 |
| Series.first(offset) | 用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的初始部分 |
Series.head([n]) | 用于返回 Series 的前 n 个元素 |
| Series.idxmax([axis, skipna]) | 用于返回 Series 中最大值的索引 |
| Series.idxmin([axis, skipna]) | 用于返回 Series 中最小值的索引 |
| Series.isin(values) | 用于检查 Series 中的每个元素是否存在于给定的值集合 values 中 |
| Series.last(offset) | 用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的末尾部分 |
| Series.reindex([index, axis, method, copy, …]) | 用于重新索引 Series 对象的方法 |
| Series.reindex_like(other[, method, copy, …]) | 用于将 Series 对象重新索引以匹配另一个 Series 或 DataFrame 的索引的方法 |
pandas.Series.reindex_like
pandas.Series.reindex_like 是一个用于将 Series 对象重新索引以匹配另一个 Series 或 DataFrame 的索引的方法。它简化了根据另一个对象的索引进行重新索引的过程。以下是该方法的参数说明：
- other: 一个
Series或DataFrame，其索引将被用作新的索引。 - method: 指定重新索引时使用的填充方法，如 ‘backfill’、‘bfill’、‘pad’、‘ffill’ 等。
- copy: 如果为 True，则即使新旧索引相同也会返回一个新的副本，默认为 True。
- limit: 使用填充方法时的最大填充距离。
- tolerance: 最大容差，超出此范围则不填充。
示例及结果
import pandas as pd
# 创建两个简单的 Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['b', 'c', 'd', 'e'])
# 使用 reindex_like 方法
s1_reindexed = s1.reindex_like(s2)
print("原始 Series s1:")
print(s1)
print("\n匹配 s2 索引后的 s1:")
print(s1_reindexed)
输出结果
原始 Series s1:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
匹配 s2 索引后的 s1:
b 2.0
c 3.0
d NaN
e NaN
dtype: float64
在这个例子中，原始 Series s1 的索引是 ['a', 'b', 'c']，而 s2 的索引是 ['b', 'c', 'd', 'e']。通过 reindex_like 方法，我们将 s1 的索引调整为与 s2 相同。由于 'd' 和 'e' 在 s1 中不存在，因此这些位置的值被填充为 NaN。
填充缺失值示例
如果你希望使用特定的填充方法来处理缺失值，可以指定 method 参数：
# 使用前向填充 (ffill) 处理缺失值
s1_reindexed_ffill = s1.reindex_like(s2, method='ffill')
print("\n使用前向填充后的 s1:")
print(s1_reindexed_ffill)
输出结果
使用前向填充后的 s1:
b 2
c 3
d 3
e 3
dtype: int64
在这个例子中，我们使用了前向填充（ffill），因此 'd' 和 'e' 的值被填充为最近的非缺失值 3.0。