在Pandas中改变一个系列的索引顺序

在Pandas中改变一个系列的索引顺序

假设我们想改变系列的索引顺序,那么我们必须使用pandas模块的Series.reindex()方法来执行这一任务。

Series ,它是一个能够容纳任何数据的一维标签阵列。

语法: pandas.Series(data, index, dtype, copy)

参数:

  • data: 需要ndarrys, list, constants。
  • index: 指数值。
  • dtypes:为数据类型。
  • copy:复制数据,默认为False。

Series.reindex()方法,用于在索引的基础上改变数据。

语法: Series.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None)

让我们创建一个系列。

# import required library
import pandas as pd
import numpy as np
 
# create numpy array
data = np.array(["Android dev",
                 "content writing",
                 "competitive coding"])
#create a series
total_series = pd.Series(data,
                         index = [1, 2, 3])
 
# show the series
total_series

输出:

在Pandas中改变一个系列的索引顺序

Series

示例 1:

# import required library
import pandas as pd
import numpy as np
 
# create numpy array
data = np.array(["Android dev",
                 "content writing",
                 "competitive coding"])
# create a series
total_series = pd.Series(data,
                         index = [1, 2, 3])
# reindexing of series
total_series = total_series.reindex(index
                                    = [3, 2, 1])
# show the series
total_series

输出:

在Pandas中改变一个系列的索引顺序

示例 2:

# import required library
import pandas as pd
import numpy as np
 
# create numpy array
data = np.array(["Android dev",
                 "content writing",
                 "competitive coding"])
# create a series
total_series = pd.Series(data,
                         index = [1, 2, 3])
# reindexing of series
total_series = total_series.reindex([2, 3, 1])
 
# show the series
total_series

输出:

在Pandas中改变一个系列的索引顺序

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