pandasObject.index () против переиндексации с использованием рядов

Question

Функциональность переиндексации в пандах Python также может быть выполнена 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 переиндексацию?

Answer 1

Вы можете обратиться по ссылке ниже, чтобы понять о переиндексации.https://www.tutorialspoint.com/python_pandas/python_pandas_reindexing.htm

Answer 2

Давайте рассмотрим 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

. Можно констатировать, что вышеуказанному ряду был присвоен индекс с типом данных int64.

---

* 1009.* Теперь давайте перейдем 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 эти значения присваиваются равными NaN.Поскольку NaN имеет dtype из float64, итоговая серия приводит только к трем индексам k, c and b с dtype как float64.

Надеюсь, это прояснит, как index внутри Series отличается от reindex снаружи.