修改pd.series的索引

在 Pandas 中，可以通过 `pd.Series` 对象的 `reindex()` 方法来修改其索引。`reindex()` 方法返回一个新的 `pd.Series` 对象，但是索引已经发生了改变。

下面是一个示例代码，演示了如何将一个 `pd.Series` 对象的索引修改为新的索引：

import pandas as pd

# 创建一个 pd.Series 对象
data = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2}
s = pd.Series(data)

# 修改索引
new_index = ['D', 'E', 'F']
s = s.reindex(new_index)

print(s)

输出结果为：

D   NaN
E   NaN
F   NaN
dtype: float64

在上面的代码中，首先创建了一个 `pd.Series` 对象 `s`，其索引为 `['A', 'B', 'C']`，值为 `[0, 1, 2]`。然后通过 `reindex()` 方法将 `s` 的索引修改为 `['D', 'E', 'F']`，并将修改后的 `pd.Series` 对象重新赋值给 `s`。最后输出了修改后的 `pd.Series` 对象 `s`。

需要注意的是，通过 `reindex()` 方法修改索引后，原来 `pd.Series` 对象中的数据并不会被修改，只是索引发生了改变。如果新的索引中存在原来不存在的标签，那么对应的值会被设置为 NaN。如果原来的索引中有一些标签在新的索引中不存在，那么这些标签对应的数据会被丢弃。