PandasObject.index () против переиндексации с использованием серий
Функциональность переиндексации в python pandas также может быть реализована в серии python, как показано ниже.
import pandas as pd
order = ['a','c','b']
series_data = pd.Series([1,2,3],index=order)
series_data
В таком случае, почему мы явно идем на переиндексирование?
Ответы 2
Давайте возьмем пример с использованием index, доступного в Series.
s = pd.Series([1,2,3], index=['k','f','t'])
s
# k 1
# f 2
# t 3
# dtype: int64
Мы можем констатировать, что вышеуказанной серии был присвоен индекс с типом данных int64.
Теперь приступим к reindex:
order = ['k','c','b']
s.reindex(order)
# k 1.0
# c NaN
# b NaN
# dtype: float64
Как вы можете заметить, мы передали два новых индекса c и b, которых не было в исходной серии, поэтому этим значениям присваивается значение NaN. Поскольку NaN содержит dtype из float64, следовательно, окончательная серия приводит только к трем индексам k, c and b с dtype как float64.
Надеюсь, это проясняет, чем index внутри Series отличается от reindex снаружи.
Вы можете обратиться к ссылке ниже, чтобы узнать о переиндексации. https://www.tutorialspoint.com/python_pandas/python_pandas_reindexing.htm
На этом сайте ответ исходит от вас, а не от внешней ссылки.