Python 3.x 重新编制一个系列的索引将返回大熊猫中的南

以下代码返回一个到处都是NAN的序列：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6],
                 index=pd.MultiIndex.from_product([["A", "B"], ["c", "d", "e"]]))

s.reindex([('E', 'g'), ('E', 'h'), ('E', 'i'), ('F', 'g'), ('F', 'h'), ('F', 'i')])

或

---

如何重新索引序列并保留原始值？

这不是

重新索引

，即更改

索引

s.index=pd.MultiIndex.from_product([['E', 'F'], ['g', 'h', 'i']])
s
Out[362]: 
E  g    1
   h    2
   i    3
F  g    4
   h    5
   i    6
dtype: int64

---

如果需要将新值设置为二级使用：

是的，“reindex”的意思是“查找这些值”，而不是“替换索引”

s.index=pd.MultiIndex.from_product([['E', 'F'], ['g', 'h', 'i']])
s
Out[362]: 
E  g    1
   h    2
   i    3
F  g    4
   h    5
   i    6
dtype: int64

s.index = s.index.set_levels(['g', 'h', 'i'], level=1)
print (s)
A  g    1
   h    2
   i    3
B  g    4
   h    5
   i    6
dtype: int64