Pandas之ReIndex重新索引的实现

时间:2022-10-26 10:22:27

约定:

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2
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

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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。

?
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2
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

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3
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。

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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

?
1
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

 

?
1
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:

?
1
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

 

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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38168620/article/details/79596702