python 数据分析 -pandas 基础 3- 数据对齐

1. pandas 数据对齐

索引是 pandas 两个重要数据结构 Series 和 DataFrame 的重要组成部分，默认的索引是以 0 开始序列，也可以自定义数据。

因为有索引的存在，Series 和 DataFrame 在进行数据操作的时候，会自动进行数据对齐。

我们来看一个例子：

import pandas as pds1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])s2 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['e', 'b', 'c', 'd'])
s3 = s1 + s2
# a    NaN# b    4.0# c    6.0# d    8.0# e    NaN# dtype: float64

从上面可知，s1 和 s2 具有不同的索引，s1 + s2 并不是 Series 中的数据按序相加，而是自动按照索引进行对齐，有时候我们可以利用这个特性进行数据处理，有时候需要注意这种特性会产生和预期不同的结果。

如果我们需要对 s1 和 s2 按序相加要怎么办? 这个时候需要对索引进行重置成默认序列索引，在进行相加。

s1.reset_index(drop=True) + s2.reset_index(drop=True)
# 0    2# 1    4# 2    6# 3    8# dtype: int64

上面可知，通过reset_index将索引重置到 0 到 3， 相加就是按序相加。

reset_index 默认会将索引作为新的一列增加到数据中， 如果你不需要索引可以指定drop=True

s1.reset_index()#   index  0# 0  a  1# 1  b  2# 2  c  3# 3  d  4

希望对你有帮助。