Pandas之ReIndex重新索引的实现


						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

    

  





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