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：