如何反转Pandas Series索引使最新日期居首（保持键值对应）

没问题，这就帮你搞定这两个Pandas Series的操作～

一、反转给定Series，让最新日期位于第一行（索引与值绑定） #

首先我们先把你提供的数据集构造成Pandas Series（方便演示）：

import pandas as pd

# 构造你提供的日期和数值列表
dates = [
    '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08',
    '2020-01-09', '2020-01-10', '2020-01-13', '2020-01-14', '2020-01-15',
    '2020-01-16', '2020-01-17', '2020-01-21', '2020-01-22', '2020-01-23',
    '2020-01-24', '2020-01-27', '2020-01-28', '2020-01-29', '2020-01-30',
    '2020-01-31', '2020-02-03', '2020-02-04', '2020-02-05', '2020-02-06',
    '2020-02-07', '2020-02-10', '2020-02-11', '2020-02-12', '2020-02-13',
    '2020-02-14', '2020-02-18', '2020-02-19', '2020-02-20', '2020-02-21',
    '2020-02-24', '2020-02-25', '2020-02-26', '2020-02-27', '2020-02-28'
]
values = [
    74.573036, 73.848030, 74.436470, 74.086395, 75.278160,
    76.877136, 77.050926, 78.697075, 77.634407, 77.301704,
    78.270020, 79.136551, 78.600250, 78.880821, 79.260696,
    79.032265, 76.708298, 78.878326, 80.529434, 80.412743,
    76.847343, 76.636299, 79.166336, 79.811897, 80.745445,
    79.647896, 80.026192, 79.543365, 81.432350, 80.852463,
    80.872375, 79.391556, 80.541367, 79.715088, 77.910744,
    74.209946, 71.696297, 72.833664, 68.072662, 68.032837
]

price_series = pd.Series(values, index=pd.to_datetime(dates))

要实现最新日期在前，且索引与对应数值绑定，有两种简单方法：

方法1：切片反转法 ([::-1]) #

直接用Python切片语法颠倒整个Series的行顺序，索引和值会同步反转：

reversed_series = price_series[::-1]

输出的前几行效果如下：

2020-02-28    68.032837
2020-02-27    68.072662
2020-02-26    72.833664
2020-02-25    71.696297
2020-02-24    74.209946
                ...

方法2：索引降序排序法 #

因为你的索引是日期类型，直接按索引降序排列也能达到相同效果，适合索引本身有序的场景：

reversed_series = price_series.sort_index(ascending=False)

二、不改变值顺序的前提下反转索引 #

如果你需要保持值的原始顺序不变，只把索引换成原索引的逆序（比如原第一个值对应最早日期，现在对应最晚日期），可以通过重新设置索引实现：

# 获取原索引的反转序列
reversed_index = price_series.index[::-1]
# 保持值的顺序，重新绑定反转后的索引
series_with_reversed_index = pd.Series(price_series.values, index=reversed_index)

这种方法下，值的顺序和原Series完全一致，只是索引变成了从最晚到最早的顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Austin Jin