【Pandas】pandas Series update
Pandas2.2 Series
Computations descriptive stats
方法 | 描述 |
---|---|
Series.compare(other[, align_axis, …]) | 用于比较两个 Series |
Series.update(other) | 用于用另一个序列(Series)中的值更新当前序列 |
pandas.Series.update
pandas.Series.update(other)
方法用于用另一个序列(Series)中的值更新当前序列。它会根据索引对齐来更新当前序列中与 other
序列有相同索引的元素。
详细描述
- 参数:
other
: 另一个Series
对象,其值将用于更新当前Series
。
- 行为:
- 如果
other
中的索引在当前Series
中存在,则对应的值会被更新。 - 如果
other
中的索引在当前Series
中不存在,则不会添加到当前Series
中。 - 该方法是原地操作,即直接修改当前
Series
而不返回新对象。
- 如果
示例代码及结果
import pandas as pd# 创建两个 Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5], index=['b', 'd'])print("原始 s1:")
print(s1)# 使用 update 方法
s1.update(s2)print("\n更新后的 s1:")
print(s1)
输出结果
原始 s1:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64更新后的 s1:
a 1
b 4
c 3
dtype: int64
结果解释
- 在示例中,
s1
的索引为['a', 'b', 'c']
,而s2
的索引为['b', 'd']
。 s2
中的索引'b'
存在于s1
中,因此s1
中索引'b'
的值从2
更新为4
。s2
中的索引'd'
不在s1
中,因此不会影响s1
。
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