Python | Pandas Series.reindex_like()

Pandas是用于数据操作和分析的重要Python库之一。Pandas中的Series是一种一维数组结构，类似于Python中的列表或数组，但具有更多的功能和更高效的性能。Pandas中的Series.reindex_like()方法可用于根据其他Series的索引重建索引当前Series。

语法

Series.reindex_like(other, method=None, copy=True, limit=None, tolerance=None)

参数

• other：Series或DataFrame。此参数是要匹配的索引对象。
• method：str，可选。指定如何执行插值，默认为None。
• copy：bool，可选。是否在执行操作时复制数据，默认为True。
• limit：int，可选。最大连续NaN值数量，重建索引后，再向前填充/向后填充值时使用。
• tolerance：str或None，可选。允许插值时的误差范围。

返回值

返回重新索引的Series。

示例

# 导入Pandas库
import pandas as pd 
  
# 创建两个不同索引的Series
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[1, 2, 3])
s2 = pd.Series(['d', 'e', 'f'], index=[2, 3, 4])
  
# 使用reindex_like()方法将s1的索引重新构建为s2的索引
s3 = s1.reindex_like(s2)
  
# 输出结果
print("Before reindexing:\n", s1)
print("After reindexing:\n", s3)

输出：

Before reindexing:
1    a
2    b
3    c
dtype: object

After reindexing:
2     b
3     c
4    NaN
dtype: object

这里，我们使用了reindex_like()方法来重建s1的索引，以匹配s2的索引。由于s1和s2之间存在差异，因此生成的s3具有与s2相同的索引，但仅包含重叠的值，非重叠部分被填充为NaN。

我们还可以使用不同的插值方法来填充NaN值。例如，下面的示例将使用向前填充的方法，以在填充NaN值时最大限度地保留前面的值：

# 导入Pandas库
import pandas as pd 
  
# 创建两个不同索引的Series
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[1, 2, 3])
s2 = pd.Series(['d', 'e', 'f'], index=[2, 3, 4])
  
# 使用reindex_like()方法将s1的索引重新构建为s2的索引，并使用向前填充的方法
s3 = s1.reindex_like(s2, method='ffill')
  
# 输出结果
print("Before reindexing:\n", s1)
print("After reindexing:\n", s3)

输出：

Before reindexing:
1    a
2    b
3    c
dtype: object

After reindexing:
2    a
3    b
4    c
dtype: object

这里，我们使用了reindex_like()方法来重建s1的索引，以匹配s2的索引，并使用向前填充的方法来填充NaN值。这样，在填充时，前面的值会最大限度地得到保留。