Pandas with Series 中的重新索引如何工作？ [关闭]答案

【问题标题】：How does re-index in Pandas with Series work? [closed]Pandas with Series 中的重新索引如何工作？ [关闭]
【发布时间】：2021-06-27 16:26:02
【问题描述】：

我正在研究 Pandas 和 Series，出于教育目的，我创建了这个示例：

s = pd.Series([1, 3, 5, 8, 2], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s1 = s1.reindex(['a', 'b', 'e'])
print(s1)

我的输出：

a    1.0
b    NaN
e    NaN
dtype: float64

首先，我不明白为什么“b”和“e”是 NaN，因为源索引列表中有这些索引。另外，我不明白为什么输出系列是浮点数，而不是整数。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

应该是

s1 = s.reindex(['a', 'b', 'e'])
a    1
b    3
e    2
dtype: int64

或简单的loc

s.loc[['a', 'b', 'e']]
a    1
b    3
e    2
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

似乎s1 是在程序的其他地方定义的变量。您可以改为执行以下操作。

s = pd.Series([1, 3, 5, 8, 2], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s1 = s.reindex(['a', 'b', 'e'])
print(s1)

输出是：

a    1
b    3
e    2
dtype: int64

【讨论】：