【Python数据分析】

索引对象的其他功能

①更换索引

②对齐

③删除

一、更换索引

我们已经知道,数据结构一旦声明,index对象就不能改变

事实上,我们重新定义索引之后,我们就能够用现有的数据结构生成一个新的数据机构

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pandas的reindex()函数可更换Series对象的索引。它根据新标签序列,重新调整原来Series的元素,生成一个新的Series对象

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新增的索引没有值与其对应,使用NaN代替,删除了没有索引的元素

从返回的结果我们可以看出,所有的索引序列被调整过

为了更好的理解自制编制索引功能,我们先定义以下Series对象

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其索引并不完整,缺失了2,3两个值。常见的需求为插入值,以得到一个完整的索引,方法是reindex(),method选项为ffill.此外,还需要定义索引的范围值。

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新增元素的索引项,其元素为前面索引编号比它小那一项的索引。所以我们看到索引2,3的值为1,也就索引1的值

如果想要用新插入索引后面的元素,需要使用bfill方法

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更换索引可以由Series扩展到DataFrame,不仅可以更换行索引,还可以更换列索引,甚至更换两者

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二、删除

 

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①删除Series

pandas专门提供了一种用于删除的函数:drop(),它返回不包含已删除索引及其元素的新对象

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也可以删除多个标签组成的数组

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删除DataFrame中的元素,需要指定元素两个轴的轴标签

②删除DataFrmae

要删除列,需要指定列的索引,但还是需要使用axis选项指定从哪个轴开始删除元素

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posted @ 2017-12-13 22:24  OLIVER_QIN  阅读(365)  评论(0编辑  收藏  举报