7.Pandas重建索引

Pandas重建索引

方法	概述
reindex	重新为Pandas对象设置索引

举例：

# 重新设置索引
arrindex = pd.Series(np.arange(5), index=('q', 'w', 'e', 'r', 't'))
print(arrindex)
print('——---重置索引----')
arrindex2 = arrindex.reindex(list('weqrs'))
print(arrindex2)

# 结果----
# 可以看到 之前有的索引我们重置完，还是有的，没有的得就为Nan
q    0
w    1
e    2
r    3
t    4
dtype: int32
——---重置索引----
w    1.0
e    2.0
q    0.0
r    3.0
s    NaN
dtype: float64

也可以为缺失值指定填充方式method参数，比如ffill表示向前填充，bfill表示向后填充：

obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
print(obj3)
print('-----向前填充---')
obj4 = obj3.reindex(range(6), method='ffill')
print(obj4)
print('----向后填充----')
obj5 = obj3.reindex(range(6), method='bfill')
print(obj5)

#----
0      blue
2    purple
4    yellow
dtype: object
-----向前填充---
0      blue
1      blue
2    purple
3    purple
4    yellow
5    yellow
dtype: object
----向后填充----
0      blue
1    purple
2    purple
3    yellow
4    yellow
5       NaN
dtype: object

对于DataFrame这种二维对象，如果执行reindex方法时只提供一个列表参数，则默认是修改行索引。可以用关键字参数columns指定修改的是列索引：

f = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index=list('acd'), columns=list('def'))
print(f)


# --------
   d  e  f
a  0  1  2
c  3  4  5
d  6  7  8