更改 Pandas 中系列的索引顺序

在 Pandas 中，我们可以使用 Series 来存储一维数据，并通过索引进行访问。有时候，我们希望更改索引的顺序，以便更方便地处理数据。在本文中，我们将介绍如何更改 Pandas 中系列的索引顺序的方法。

方法一：使用 reindex 方法

reindex 方法可以重新排列一个 Pandas 系列的索引。它的语法如下：

s.reindex(index=new_index)

其中，s 是要进行索引重排的系列，new_index 是新的索引序列。new_index 中的每个元素必须在 s 的旧索引中出现。

例如，我们有一个 Pandas 系列 s，其索引为 ['a', 'b', 'c']，数据为 [1, 2, 3]。现在，我们希望按照 ['b', 'c', 'a'] 的顺序排列索引。可以使用以下代码：

s.reindex(index=['b', 'c', 'a'])

输出结果为：

b    2
c    3
a    1
dtype: int64

方法二：使用 loc 属性

除了 reindex 方法外，我们还可以使用 loc 属性来更改 Pandas 系列的索引顺序。loc 属性可以通过标签索引或布尔数组索引来访问 Pandas 系列中的元素。它的语法如下：

s.loc[new_index]

其中，s 是要进行索引重排的系列，new_index 是新的索引序列。new_index 中的每个元素必须在 s 的旧索引中出现。

例如，我们有一个 Pandas 系列 s，其索引为 ['a', 'b', 'c']，数据为 [1, 2, 3]。现在，我们希望按照 ['b', 'c', 'a'] 的顺序排列索引。可以使用以下代码：

s.loc[['b', 'c', 'a']]

输出结果为：

b    2
c    3
a    1
dtype: int64

总结

本文介绍了两种更改 Pandas 中系列的索引顺序的方法：使用 reindex 方法和使用 loc 属性。这两种方法都可以实现对 Pandas 系列索引排序的操作，并根据新的索引序列重新排列数据。这两种方法在不同的情况下可以互相替代使用。