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【Pandas】pandas Series reindex_like

news 来源：原创 2025/9/20 2:26:23

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。

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

pandas.Series.reindex_like

示例及结果

输出结果

填充缺失值示例

输出结果

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