为什么reindex_like（s，method ='ffill'）与reindex_like（s）.fillna（method ='ffill'）不同

Question

我正尝试用另一个系列的索引重新索引一个系列，并填充缺失的值。

具有 Name Age order 0 Tom 20 1 1 nick 21 2 2 nick 19 2 3 jack 18 3 4 shiv 21 4 5 shiv 22 4 6 jim 23 5 1.0.3版的演示：

pandas

我期望两种方法的结果相同，为什么它们的行为有所不同？

Answer 1

第一个选项（s1.reindex_like(s2).fillna(method='ffill')）首先进行重新索引，保留空（NaN）的值，然后再填充它们。

reindex_like返回[1]：

s1.reindex_like(s2)
6    [6,inf)
2        NaN
5        NaN
0      [0,1)
4      [4,6)
7        NaN
1      [1,3)
3      [3,4)
dtype: object

现在，您看到fillna(method='ffill')按照在这里排序的序列的顺序向前填充（即，沿着未排序的索引“向前”填充）。

相反，第二个选项（s1.reindex_like(s2, method='ffill')）对排序后的索引进行前向填充。
您可以通过将该结果（对索引进行排序后）与首先对s2索引进行排序的结果进行比较来验证该声明：

s_when_sort_s2_before = s1.reindex_like(s2.sort_index()).fillna(method='ffill')
s_sorted_after = s1.reindex_like(s2, method='ffill').sort_index()
pd.testing.assert_series_equal(s_when_sort_s2_before, s_sorted_after)

此断言不执行任何操作（即不引发AssertionError），因为两者确实相等。

[1]您可以通过我的dtype: object告知我与您使用的熊猫版本不同，但是我可以重现该问题，因此我认为解决方案是可行的-请在您端进行验证。