pyspark.pandas.Series.reindex_like¶
-
係列。reindex_like( 其他:聯盟(係列,DataFrame] )→pyspark.pandas.series.Series¶ -
像其他對象返回一個係列匹配指數。
遵循相同的索引的對象在所有軸。地方NA /南在前麵的位置沒有價值指數。
- 參數
-
- 其他 係列或DataFrame
-
它的行和列索引是用來定義這個對象的新指標。
- 返回
-
- 係列
-
在每根軸上係列變化指數。
另請參閱
-
DataFrame.set_index -
設置行標簽。
-
DataFrame.reset_index -
刪除行標簽或其移到新的列。
-
DataFrame.reindex -
改變到新的指標或擴大指標。
筆記
一樣的要求
.reindex(指數= other.index,…)。例子
> > >s1=ps。係列([24.3,31.0,22.0,35.0),…指數=pd。date_range(開始=“2014-02-12”,…結束=“2014-02-15”,頻率=' D '),…的名字=“temp_celsius”)> > >s12014-02-12 24.32014-02-13 31.02014-02-14 22.02014-02-15 35.0名稱:temp_celsius dtype: float64
> > >s2=ps。係列([“低”,“低”,“媒介”),…指數=pd。DatetimeIndex([“2014-02-12”,“2014-02-13”,…“2014-02-15”]),…的名字=“winspeed”)> > >s22014-02-12低2014-02-13低2014-02-15中名稱:winspeed dtype:對象
> > >s2。reindex_like(s1)。sort_index()2014-02-12低2014-02-13低2014-02-14都沒有2014-02-15中名稱:winspeed dtype:對象