python中reindex方法怎么用

小編給大家分享一下python中reindex方法怎么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

reindex更多的不是修改pandas對(duì)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(huì)使用默認(rèn)的None代替此行。且不會(huì)修改原數(shù)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(huì)被賦值NaN

內(nèi)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(jìn)位）填充

bfill或backfill: 后向（或進(jìn)位）填充

dataframe.reindex()

dataframe.reindex()可以改變（行）索引，列或兩者。當(dāng)只傳入一個(gè)序列時(shí)，行被重新索引,一次可以對(duì)兩個(gè)重新索引，可是插值只在行側(cè)（0坐標(biāo)軸）進(jìn)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)

列名不一樣的會(huì)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(cè)（0坐標(biāo)軸）進(jìn)行,但是我們可以在其之后，對(duì)nan值進(jìn)行填充

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

以上是“python中reindex方法怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！