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Pandas之ReIndex重新索引的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2019年06月25日 11:40:48   作者：yungeisme  
這篇文章主要介紹了Pandas之ReIndex重新索引的實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

約定：

import pandas as pd
import numpy as np

ReIndex重新索引

reindex()是pandas對(duì)象的一個(gè)重要方法，其作用是創(chuàng)建一個(gè)新索引的新對(duì)象。

一、對(duì)Series對(duì)象重新索引

se1=pd.Series([1,7,3,9],index=['d','c','a','f'])
se1

代碼結(jié)果：

d    1
c    7
a    3
f    9
dtype: int64

調(diào)用reindex將會(huì)重新排序，缺失值則用NaN填補(bǔ)。

se2=se1.reindex(['a','b','c','d','e','f'])
se2

代碼結(jié)果：

a    3.0
b    NaN
c    7.0
d    1.0
e    NaN
f    9.0
dtype: float64

傳入method=” “重新索引時(shí)選擇插值處理方式：

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

代碼結(jié)果：

0     blue
1     blue
2      red
3      red
4    black
5    black
dtype: object

二、對(duì)DataFrame對(duì)象重新索引

對(duì)于DataFrame對(duì)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

代碼結(jié)果：

one two four
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8

默認(rèn)對(duì)行索引重新排序

只傳入一個(gè)序列不能重新排序列索引

df1.reindex(['a','b','c','d'])

代碼結(jié)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'])

代碼結(jié)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

傳入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)

代碼結(jié)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

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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