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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
Series.rename([index, axis, copy, inplace, …])	用于重命名 Series 对象的索引或轴标签的方法
Series.rename_axis([mapper, index, axis, …])	用于为 Series 的索引轴（index）或列轴（columns，对于 Series 通常不适用）设置名称
Series.reset_index([level, drop, name, …])	用于将 Series 的索引重置为默认整数索引的方法

pandas.Series.reset_index

pandas.Series.reset_index 是一个用于将 Series 的索引重置为默认整数索引的方法。它还可以选择性地将原来的索引作为新列添加到 Series 中。以下是该方法的参数说明：

• level: 如果索引是 MultiIndex，则指定要重置的级别。
• drop: 如果为 True，则不保留原来的索引，直接返回重置后的 Series；如果为 False，则将原来的索引作为新列添加，默认为 False。
• name: 用于设置重置后 Series 的名称。如果未提供且原 Series 没有名称，则使用默认名称。
• inplace: 如果为 True，则就地修改数据；如果为 False，则返回新的对象，默认为 False。
• allow_duplicates: 如果为 True，则允许在重置索引时出现重复的索引值，默认为 False。

示例及结果

示例 1：基本用法

import pandas as pd# 创建一个带有自定义索引的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'], name='values')print("原始 Series:")
print(s)# 使用 reset_index 方法重置索引
s_reset = s.reset_index()print("\n重置索引后的 DataFrame:")
print(s_reset)

输出结果

原始 Series:
a    1
b    2
c    3
Name: values, dtype: int64重置索引后的 DataFrame:index  values
0     a       1
1     b       2
2     c       3

在这个例子中，我们使用 reset_index 方法将 Series 的索引重置为默认整数索引，并将原来的索引作为新列 index 添加到返回的 DataFrame 中。

示例 2：不保留原来的索引

# 不保留原来的索引
s_reset_drop = s.reset_index(drop=True)print("\n不保留原来索引的 Series:")
print(s_reset_drop)

输出结果

不保留原来索引的 Series:
0    1
1    2
2    3
Name: values, dtype: int64

在这个例子中，我们通过设置 drop=True 来不保留原来的索引，直接返回重置后的 Series。

示例 3：处理 MultiIndex

# 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'z')], names=['first', 'second'])
s_multi = pd.Series([1, 2, 3], index=multi_index, name='values')print("\n原始 MultiIndex Series:")
print(s_multi)# 重置 MultiIndex 的所有级别
s_multi_reset = s_multi.reset_index()print("\n重置 MultiIndex 后的 DataFrame:")
print(s_multi_reset)

输出结果

原始 MultiIndex Series:
first  second
a      x         1
b      y         2
c      z         3
Name: values, dtype: int64重置 MultiIndex 后的 DataFrame:first second  values
0     a      x       1
1     b      y       2
2     c      z       3

在这个例子中，我们使用 reset_index 方法将 MultiIndex 的所有级别重置为默认整数索引，并将原来的索引级别作为新列添加到返回的 DataFrame 中。

示例 4：重置特定级别

# 重置 MultiIndex 的第一个级别
s_multi_reset_level = s_multi.reset_index(level='first')print("\n重置 MultiIndex 第一个级别的 DataFrame:")
print(s_multi_reset_level)

输出结果

重置 MultiIndex 第一个级别的 DataFrame:first  values
second
x          a       1
y          b       2
z          c       3

在这个例子中，我们通过设置 level='first' 来仅重置 MultiIndex 的第一个级别。

示例 5：允许重复索引值

# 创建一个带有重复索引的 Series
s_duplicate = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'a', 'c'], name='values')print("\n原始带有重复索引的 Series:")
print(s_duplicate)# 允许重复索引值并重置索引
s_duplicate_reset = s_duplicate.reset_index(allow_duplicates=True)print("\n允许重复索引值并重置索引后的 DataFrame:")
print(s_duplicate_reset)

输出结果

原始带有重复索引的 Series:
a    1
b    2
a    3
c    4
Name: values, dtype: int64允许重复索引值并重置索引后的 DataFrame:index  values
0     a       1
1     b       2
2     a       3
3     c       4

在这个例子中，我们通过设置 allow_duplicates=True 来允许在重置索引时出现重复的索引值。