如何在不更改值顺序的情况下按索引反转熊猫系列答案

【问题标题】：how to reverse a pandas series by index without changing values order如何在不更改值顺序的情况下按索引反转熊猫系列
【发布时间】：2020-09-19 02:59:17
【问题描述】：

现在我有一个熊猫系列看起来像：

Date
2020-01-02    74.573036
2020-01-03    73.848030
2020-01-06    74.436470
2020-01-07    74.086395
2020-01-08    75.278160
2020-01-09    76.877136
2020-01-10    77.050926
2020-01-13    78.697075
2020-01-14    77.634407
2020-01-15    77.301704
2020-01-16    78.270020
2020-01-17    79.136551
2020-01-21    78.600250
2020-01-22    78.880821
2020-01-23    79.260696
2020-01-24    79.032265
2020-01-27    76.708298
2020-01-28    78.878326
2020-01-29    80.529434
2020-01-30    80.412743
2020-01-31    76.847343
2020-02-03    76.636299
2020-02-04    79.166336
2020-02-05    79.811897
2020-02-06    80.745445
2020-02-07    79.647896
2020-02-10    80.026192
2020-02-11    79.543365
2020-02-12    81.432350
2020-02-13    80.852463
2020-02-14    80.872375
2020-02-18    79.391556
2020-02-19    80.541367
2020-02-20    79.715088
2020-02-21    77.910744
2020-02-24    74.209946
2020-02-25    71.696297
2020-02-26    72.833664
2020-02-27    68.072662
2020-02-28    68.032837

如何反转整个系列以让最新日期位于第一行而不改变值的顺序？（让每个索引和值粘在一起）

【问题讨论】：

如果其中一个回答了您的问题，请接受最正确的答案

标签： python pandas dataframe date series

【解决方案1】：

让df 成为您的数据：

df = df.to_frame().reset_index()
date_vals = df.Date.values
df['Date'] = date_vals[::-1]

【讨论】：

这需要更新才能工作。日期是索引，因此当使用 .to_frame() 从系列转换时，它不会是列。因此，不能用df.Date引用它，但需要访问索引。
我明白了，那么您可以执行df.to_frame().reset_index()，它将日期作为列值并继续

【解决方案2】：

ds 是你的熊猫系列。您想反转日期索引并将值与其日期保持一致（索引和值粘在一起），那么您可以这样做：

ds = ds[::-1]
# This is shorthand for taking all the dates but you can take specific dates like this
ds['2020-01-07':'2020-01-02':-1]

要反转日期索引但将数据值保留在同一位置，您可以这样做：

ds.index = ds.index.values[::-1]

只反转数据值而不是日期索引：

# Use this to update but sometimes I had issues using this
ds.update(ds.values[::-1])
# or you can do this instead and recreate the series if it doesn't work
ds = pd.Series(ds.values[::-1], ds.index)

【讨论】：