Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的,但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引,並提供了許多用於執行涉及索引的操作的方法。
Pandas Series.reindex_like()
函數返回具有匹配索引的對象作為其他對象。它使對象與所有軸上的索引相同。
用法: Series.reindex_like(other, method=None, copy=True, limit=None, tolerance=None)
參數:
other:它的行索引和列索引用於定義該對象的新索引。
method:用於在重新索引的DataFrame中填充孔的方法。
copy:即使傳遞的索引相同,也返回一個新對象。
limit:填充不完全匹配項的最大連續標簽數。
tolerance:不完全匹配的原始標簽和新標簽之間的最大距離。
返回:係列或 DataFrame
範例1:采用Series.reindex_like()
函數根據另一個對象為給定的係列對象重新索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first Series
sr1 = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# set the index
sr1.index = index_
# Print the series
print(sr1)
# Creating the second Series
sr2 = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6, 25, 45])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta',
'Dew', 'ThumbsUp', 'Mirinda', 'Appy']
# set the index
sr2.index = index_
# Print the series
print(sr2)
輸出:
現在我們將使用Series.reindex_like()
函數根據sr1重新索引sr2係列對象。
# reindex sr2 using sr1
result = sr2.reindex_like(sr1)
# Print the result
print(result)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.reindex_like()
函數已成功使用sr1重新索引sr2對象。多餘標簽的通知已刪除。
範例2:采用Series.reindex_like()
函數根據另一個對象為給定的係列對象重新索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first Series
sr1 = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
# Create the Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
# set the index
sr1.index = index_
# Print the series
print(sr1)
# Creating the second Series
sr2 = pd.Series(['New York', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
# Create the Index
index_ = ['City 1', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
# set the index
sr2.index = index_
# Print the series
print(sr2)
輸出:
現在我們將使用Series.reindex_like()
函數根據sr1重新索引sr2係列對象。
# reindex sr2 using sr1
result = sr2.reindex_like(sr1)
# Print the result
print(result)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.reindex_like()
函數已成功使用sr1重新索引sr2對象。有關新增函數的通知NaN
值已被使用。
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注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.reindex_like()。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。