Pandas中DataFrame的重新索引实例分析
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摘要： Pandas DataFrame之重新索引1.reindex可以对行和列索引默认对行索引，加上关键字columns对列索引。importpandasaspddata=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]]df=pd.DataFrame(data,index=['d','b','... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。Pandas DataFrame之重新索引
1.reindex可以对行和列索引
默认对行索引，加上关键字columns对列索引。
importpandasaspddata=[[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)
默认对列索引：如果是新的索引名将会用NaN
df=df.reindex(['a','b','c','d','e'])print(df)
加上关键字columns对列重新索引：
df=df.reindex(columns=[2,1,3,4,0])print(df)
2.reindex插值处理
对于index为有序的数据，我们有时候可能会进行一些插值处理，只需要在reindex加上method参数即可，参数如下表
（图片来源：截图于 利用python进行数据分析 Wes McKinney 著）
例子：
importpandasaspddata=[[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函数的相关参数：
Pandas DataFrame重置索引案例
importpandasaspdimportnumpyasnpa=pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,20).reshape(4,5))print(a)01234013276182272226625341689b=a.sort_values(by=4)print(b)01234182272226625013276341689###重置索引:方法1c=a.sort_values(by=4,ignore_index=True)print(c)01234082272126625213276341689###重置索引：方法2d=b.reset_index(drop=True)print(d)01234082272126625213276341689
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