Question

我有一个系列的数据集，其中包含我希望由索引替换的缺失值。第二列包含与第一列相同的数字，但顺序不同。

这是一个例子：

>>> df
ind    u    v   d
0      5    7   151
1      7    20  151
2      8    40  151
3      20   5   151

这应该是：

>>>df
ind    u    v   d
0      1    2   151
1      2    4   151
2      3    5   151
3      4    1   151

我重新编制了行中的值＆＃39; u＆＃39;通过创建新列：

>>>df['new_index'] = range(1, len(numbers) + 1)

但是我现在如何使用索引替换第二列的值？

感谢您的任何建议！

Answer 1

您可以使用Series.rank，但首先需要使用unstack创建Series，然后再次使用DataFrame创建unstack：

df[['u','v']] = df[['u','v']].unstack().rank(method='dense').astype(int).unstack(0)
print (df)
     u  v    d
ind           
0    1  2  151
1    2  4  151
2    3  5  151
3    4  1  151

如果仅使用DataFrame.rank，则v中的输出会有所不同：

df[['u','v']] = df[['u','v']].rank(method='dense').astype(int)
print (df)
     u  v    d
ind           
0    1  2  151
1    2  3  151
2    3  4  151
3    4  1  151

在pandas

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