python pandas 對series和dataframe的重置索引reindex方法
更新時間：2018年06月07日 15:28:37 作者：LY_ysys629
今天小編就為大家分享一篇python pandas 對series和dataframe的重置索引reindex方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
reindex更多的不是修改pandas對象的索引，而只是修改索引的順序，如果修改的索引不存在就會使用默認的None代替此行。且不會修改原數組，要修改需要使用賦值語句。
series.reindex()
import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj
d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64
print obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 1 a 2.0 b 1.0 c 3.0 d 0.0 e NaN dtype: float64
多出的索引‘e'會被賦值NaN
內插或填充method
obj1=pd.Series(range(3), index=['a', 'c', 'e']) print obj1.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],method='pad')
a 0 b 0 c 1 d 1 e 2 dtype: int64
ffill或pad: 前向（或進位）填充
bfill或backfill: 后向（或進位）填充
dataframe.reindex()
dataframe.reindex()可以改變（行）索引，列或兩者。當只傳入一個序列時，行被重新索引,一次可以對兩個重新索引，可是插值只在行側（0坐標軸）進行
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index=['a', 'c', 'd'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) print frame
c1 c2 c3 a 0 1 2 c 3 4 5 d 6 7 8
states = ['c1', 'b2', 'c3'] frame.reindex(columns=states)
| c1 | b2 | c3 | |
|---|---|---|---|
| a | 0 | NaN | 2 |
| c | 3 | NaN | 5 |
| d | 6 | NaN | 8 |
列名不一樣的會被賦值nan
frame_na=frame.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], method='ffill', columns=states) print frame_na
c1 b2 c3 a 0 NaN 2 b 0 NaN 2 c 3 NaN 5 d 6 NaN 8
插值只在行側（0坐標軸）進行,但是我們可以在其之后，對nan值進行填充
frame_na.fillna(method='ffill',axis=1)
| c1 | b2 | c3 | |
|---|---|---|---|
| a | 0.0 | 0.0 | 2.0 |
| b | 0.0 | 0.0 | 2.0 |
| c | 3.0 | 3.0 | 5.0 |
| d | 6.0 | 6.0 | 8.0 |
以上這篇python pandas 對series和dataframe的重置索引reindex方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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