Pandas之ReIndex重新索引的实现

约定：importpandasaspdimportnumpyasnpReIndex重新索引reindex()是pandas对象的一个重要方法，其作用是

约定：

import pandas as pd
import numpy as np

ReIndex重新索引

reindex()是pandas对象的一个重要方法，其作用是创建一个新索引的新对象。

一、对Series对象重新索引

se1=pd.Series([1,7,3,9],index=['d','c','a','f'])
se1

代码结果：

d    1 c    7 a    3 f    9 dtype: int64

调用reindex将会重新排序，缺失值则用NaN填补。

se2=se1.reindex(['a','b','c','d','e','f'])
se2

代码结果：

a    3.0 b    NaN c    7.0 d    1.0 e    NaN f    9.0 dtype: float64

传入method=” “重新索引时选择插值处理方式：

method='ffill'或'pad 前向填充

method='bfill'或'backfill 后向填充

se3=pd.Series(['blue','red','black'],index=[0,2,4])
se4=se3.reindex(range(6),method='ffill')
se4

代码结果：

0     blue 1     blue 2      red 3      red 4    black 5    black dtype: object

二、对DataFrame对象重新索引

对于DataFrame对象，reindex能修改行索引和列索引。

df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','c','d'],columns=['one','two','four'])
df1

代码结果：

	one	two	four
a	0	1	2
c	3	4	5
d	6	7	8

默认对行索引重新排序

只传入一个序列不能重新排序列索引

df1.reindex(['a','b','c','d'])

代码结果：

	one	two	four
a	0.0	1.0	2.0
b	NaN	NaN	NaN
c	3.0	4.0	5.0
d	6.0	7.0	8.0

df1.reindex(index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])

代码结果：

	one	two	three	four
a	0.0	1.0	NaN	2.0
b	NaN	NaN	NaN	NaN
c	3.0	4.0	NaN	5.0
d	6.0	7.0	NaN	8.0

传入fill_value=n用n代替缺失值：

df1.reindex(index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'],fill_value=100)

代码结果：

	one	two	three	four
a	0	1	100	2
b	100	100	100	100
c	3	4	100	5
d	6	7	100	8

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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