##### `Series.align(other, join='outer', axis=None, level=None, copy=None, fill_value=None, method=None, limit=None, fill_axis=0, broadcast_axis=None)` **功能简介:** - 用于对齐两个 Series 对象的方法。它通过对两个 Series 进行索引的重新对齐，使它们的索引相同，从而方便进行数据操作和比较。这个方法允许您指定不同的对齐方式，填充缺失值等。 **参数说明:** - `other`：另一个 Series 对象，用于与当前 Series 进行对齐。 - `join`：对齐时使用的连接方式，{‘outer’, ‘inner’, ‘left’, ‘right’}，默认 ‘outer’ - `axis`：指定对齐的轴。在 Series 对象中，默认为 None，表示对齐索引；在 DataFrame 中可以指定 'index' 或 'columns'。 - `level`：在多级索引情况下，指定对齐的级别。 - `copy`：是否复制数据，默认为 True。 - `fill_value`：在对齐时，用指定的值填充缺失的数据。 - `method`：对于缺失值的填充方法，可选值为 None（默认）、'ffill'、'bfill' 等。 - `limit`：填充时的最大填充次数。 - `fill_axis`：在 DataFrame 对象中，指定需要填充的轴。 - `broadcast_axis`：在 DataFrame 对象中，指定需要广播的轴。 **返回值:** - 返回一个元组，包含两个对齐后的 Series。第一个 Series 是当前对象按照对齐规则重新对齐后的结果，第二个 Series 是传入的 `other` 对象按照相同规则重新对齐后的结果。 **用法示例:** ```python import pandas as pd # 创建两个示例 Series s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd']) # 对齐两个 Series aligned_s1, aligned_s2 = s1.align(s2, join='outer', fill_value=0) print("Aligned Series 1:") print(aligned_s1) print("\nAligned Series 2:") print(aligned_s2) # s1 # a 1 # b 2 # c 3 # s2 # b 4 # c 5 # d 6 # 对齐后 # s1 # a 1.0 # b 2.0 # c 3.0 # d 0.0 # s2 # a 0.0 # b 4.0 # c 5.0 # d 6.0 ```