python 重置索引_python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法

reindex更多的不是修改pandas对象的索引，而只是修改索引的顺序，如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行。且不会修改原数组，要修改需要使用赋值语句。

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','c','d','e'])

a 2.0

b 1.0

c 3.0

d 0.0

e NaN

dtype: float64

多出的索引‘e'会被赋值NaN

内插或填充method

obj1=pd.Series(range(3),index=['a','e'])

print obj1.reindex(['a','e'],method='pad')

a 0

b 0

c 1

d 1

e 2

dtype: int64

ffill或pad: 前向(或进位)填充

bfill或backfill: 后向(或进位)填充

dataframe.reindex()

dataframe.reindex()可以改变(行)索引，列或两者。当只传入一个序列时，行被重新索引,一次可以对两个重新索引，可是插值只在行侧(0坐标轴)进行

frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),'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)

NaN

列名不一样的会被赋值nan

frame_na=frame.reindex(index=['a',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

插值只在行侧(0坐标轴)进行,但是我们可以在其之后，对nan值进行填充

frame_na.fillna(method='ffill',axis=1)

0.0

2.0

0.0

2.0

3.0

5.0

6.0

8.0

以上这篇python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程小技巧。

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