Pandas中DataFrame的基本操作之重新索引講解
更新時間：2022年07月16日 10:54:40 作者：iter_better
這篇文章主要介紹了Pandas中DataFrame的基本操作之重新索引，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
Pandas DataFrame之重新索引
1.reindex可以對行和列索引
默認對行索引，加上關鍵字columns對列索引。
import pandas as pd data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]] df = pd.DataFrame(data,index=['d','b','c','a']) print(df)
默認對列索引：如果是新的索引名將會用NaN
df=df.reindex(['a','b','c','d','e']) print(df)
加上關鍵字columns對列重新索引：
df=df.reindex(columns=[2,1,3,4,0]) print(df)
2.reindex插值處理
對于index為有序的數(shù)據(jù)，我們有時候可能會進行一些插值處理，只需要在reindex加上method參數(shù)即可，參數(shù)如下表
（圖片來源：截圖于 利用python進行數(shù)據(jù)分析 Wes McKinney 著）
例子：
import pandas as pd
data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]]
df = pd.DataFrame(data,index=range(3))
print(df)
df=df.reindex([0,1,2,3,4,5],method='ffill')
print('--------------')
print(df)
reindex函數(shù)的相關參數(shù)：
（圖片來源：截圖于 利用python進行數(shù)據(jù)分析 Wes McKinney 著）
Pandas DataFrame重置索引案例
import pandas as pd import numpy as np a=pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,20).reshape(4,5)) print(a) 0 1 2 3 4 0 1 3 2 7 6 1 8 2 2 7 2 2 2 6 6 2 5 3 4 1 6 8 9 b=a.sort_values(by=4) print(b) 0 1 2 3 4 1 8 2 2 7 2 2 2 6 6 2 5 0 1 3 2 7 6 3 4 1 6 8 9 ### 重置索引:方法1 c=a.sort_values(by=4,ignore_index=True) print(c) 0 1 2 3 4 0 8 2 2 7 2 1 2 6 6 2 5 2 1 3 2 7 6 3 4 1 6 8 9 ### 重置索引：方法2 d=b.reset_index(drop=True) print(d) 0 1 2 3 4 0 8 2 2 7 2 1 2 6 6 2 5 2 1 3 2 7 6 3 4 1 6 8 9
以上為個人經(jīng)驗，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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