我正在嘗試使用另一個系列的索引重新索引一個系列并填充缺失值。pandas版本 1.0.3的演示：>>> import pandas as pd>>> s1 = pd.Series(['[0, 1)', '[1, 3)', '[3, 4)', '[4, 6)', '[6, inf)'], index=[0, 1, 3, 4, 6], dtype='string')>>> s2 = pd.Series(['']*8, index=[6, 2, 5, 0, 4, 7, 1, 3], dtype='string')>>>>>> s10 [0, 1)1 [1, 3)3 [3, 4)4 [4, 6)6 [6, inf)dtype: string>>> s26 2 5 0 4 7 1 3 dtype: string>>> s1.reindex_like(s2).fillna(method='ffill')6 [6, inf)2 [6, inf)5 [6, inf)0 [0, 1)4 [4, 6)7 [4, 6)1 [1, 3)3 [3, 4)dtype: string>>> s1.reindex_like(s2, method='ffill')6 [6, inf)2 [1, 3)5 [4, 6)0 [0, 1)4 [4, 6)7 [6, inf)1 [1, 3)3 [3, 4)dtype: string我期望這兩種方法的結(jié)果相同，為什么它們的行為不同？
1 回答
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TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個贊
第一個選項(xiàng) ( s1.reindex_like(s2).fillna(method='ffill')) 首先進(jìn)行重新索引，留下空 ( NaN) 值，然后填充它們。
reindex_like回報(bào) [1] ：
s1.reindex_like(s2)
6 [6,inf)
2 NaN
5 NaN
0 [0,1)
4 [4,6)
7 NaN
1 [1,3)
3 [3,4)
dtype: object
現(xiàn)在，您看到fillna(method='ffill')它按系列的順序向前填充，因?yàn)樗诖颂幣判颍此刂磁判虻乃饕跋蚯啊保?/p>
相反，第二個選項(xiàng) ( s1.reindex_like(s2, method='ffill')) 在排序的索引中進(jìn)行前向填充。
您可以通過將此結(jié)果（在對其索引進(jìn)行排序之后）與首先對 s2 的索引進(jìn)行排序的結(jié)果進(jìn)行比較來驗(yàn)證此聲明：
s_when_sort_s2_before = s1.reindex_like(s2.sort_index()).fillna(method='ffill')
s_sorted_after = s1.reindex_like(s2, method='ffill').sort_index()
pd.testing.assert_series_equal(s_when_sort_s2_before, s_sorted_after)
這個斷言什么都不做（即不引發(fā)AssertionError），因?yàn)閮烧叽_實(shí)相等。
[1] 你可以通過我dtype: object知道我和你不是同一個 pandas 版本，但我可以重現(xiàn)這個問題，所以我認(rèn)為這個解決方案是可行的——在你這邊驗(yàn)證一下。
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