Question

我有两个系列。一个看起来如下：

2016-01-04 00:00:00+00:00    194.972
2016-01-05 00:00:00+00:00    195.379
2016-01-06 00:00:00+00:00    192.838
2016-01-07 00:00:00+00:00    188.220

日期是其索引。

另一系列看起来如下：

0     186.679615
1     186.409242
2     185.783922
3     185.598504

我想要的是用第一个系列的索引设置/替换第二个系列的索引，所以它看起来如下：

2016-01-04 00:00:00+00:00    186.679615
2016-01-05 00:00:00+00:00    186.409242
2016-01-06 00:00:00+00:00    185.783922 
2016-01-07 00:00:00+00:00    185.598504

如果这是不可能的，也许我可以将第二个系列中的列添加到第一个系列中，如下所示：

2016-01-04 00:00:00+00:00    194.972  186.679615
2016-01-05 00:00:00+00:00    195.379  186.409242
2016-01-06 00:00:00+00:00    192.838  185.783922 
2016-01-07 00:00:00+00:00    188.220  185.598504

Answer 1

Pandas Series和DataFrames Indexes可以通过赋值更改。因此，如果您的两个系列被称为s1和s2，那么

s2.index = s1.index

将s1的索引分配给s2。请注意，两个系列必须具有相同的长度，否则将引发ValueError。

或者，要使用s1和s2形成数据框，您可以使用

df = pd.DataFrame({'s1': s1.values, 's2': s2.values}, index=s1.index)

请注意，s1.values会返回NumPy数组s1值，而不包含索引。要构建此DataFrame，请务必在此处使用.values，以便Pandas不会尝试根据各自（和不同的！）索引对齐s1和s2的值。

为了说明差异，请考虑：

import pandas as pd
s1 = pd.Series(range(4))
s2 = pd.Series(range(4), index=list('ABCD'))
df = pd.DataFrame({'s1': s1.values, 's2': s2.values}, index=s1.index)
#    s1  s2
# 0   0   0
# 1   1   1
# 2   2   2
# 3   3   3

df2 = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2': s2}, index=s1.index)
#    s1  s2
# 0   0 NaN
# 1   1 NaN
# 2   2 NaN
# 3   3 NaN

在第二个示例中，pd.DataFrame根据各自的索引对齐s1和s2的值。 index=s1.index裁剪行，以便仅包含来自s1.index的索引标签的值。由于s2没有这些索引标签的值，因此值将填充NaN s。

如何从另一个系列设置系列的索引

1 个答案: