pandas reindex,pandas重建索引
本文主要介绍使用Pandasreindex来重置索引，通过示例代码进行了非常详细的介绍。对大家的学习或工作都有一定的参考价值。有需要的朋友下面跟边肖学习。
00-1010重置行标签和列标签填充元素值限制填充行重命名标签重置索引(reindex)可以更改原始数据帧的行标签或列标签，并使更改后的行标签和列标签与数据帧中的数据一一匹配。通过重置索引，可以对现有数据进行重新排序。如果原始数据帧中不存在重置索引标签，则对应于该标签的元素值将全部用NaN填充。
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看一组简单的例子：
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
N=20
df=pd。数据帧({
a : PD . date _ range(start= 2016-01-01 ，periods=N，freq=D )，
x: np.linspace(0，stop=N-1，num=N)，
y: np.random.rand(N)，
C: np.random.choice([低，中，高]，N)。tolist()，
D: np.random.normal(100，10，size=(N))。tolist()
})
#重置行和列索引标签
df _ reindex=df . reindex(index=[0，2，5]，columns=[A ， C ， B])
打印(df_reindexed)
输出结果：
甲乙丙丁
0 2020-12-07中型NaN
2 2020-12-09低喃
5高楠2020-12-12
有两个DataFrame对象A和B，如果希望A的行索引与B的行索引相同，可以使用reindex_like()方法。例子如下：
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
a=pd。DataFrame(np.random.randn(10，3)，columns=[col1 ， col2 ， col3])
b=pd。DataFrame(np.random.randn(7，3)，columns=[col1 ， col2 ， col3])
a=a.reindex_like(b)
打印(一份)
输出结果：
列1列2列3
0 1.776556 -0.821724 -1.220195
1 -1.401443 0.317407 -0.663848
2 0.300353 -1.010991 0.939143
3 0.444041 -1.875384 0.846112
4 0.967159 0.369450 -0.414128
5 0.320863 -1.223477 -0.337110
6 -0.933665 0.909382 1.129481
在上面的例子中，A将以B的形式重建行索引，需要注意的是，A和B的列索引标签必须相同。
重置行列标签
Reindex_like()提供了一个可选的参数方法，用来填充相应的元素值。参数值描述如下：
Pad/ffill:向前填充值；
b fill/回填：回填值；
最近的：从最近的索引值填充。
例子如下：
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
df1=pd。DataFrame(np。
random.randn(6,3),columns=[col1,col2,col3])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=[col1,col2,col3])
#使df2和df1行标签相同
print(df2.reindex_like(df1))
#向前填充
print(df2.reindex_like(df1,method=ffill))
输出结果：
#填充前
col1 col2 col3
0 0.129055 0.835440 0.383065
1 -0.357231 0.379293 1.211549
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
#填充后
col1 col2 col3
0 0.129055 0.835440 0.383065
1 -0.357231 0.379293 1.211549
2 -0.357231 0.379293 1.211549
3 -0.357231 0.379293 1.211549
4 -0.357231 0.379293 1.211549
5 -0.357231 0.379293 1.211549
限制填充行数
reindex_like() 还提供了一个额外参数 limit，该参数用来控制填充的最大行数。示例如下：
import pandas as pd
输出结果：
col1 col2 col3
0 -1.829469 0.310332 -2.008861
1 -1.038512 0.749333 -0.094335
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
col1 col2 col3
0 -1.829469 0.310332 -2.008861
1 -1.038512 0.749333 -0.094335
2 -1.038512 0.749333 -0.094335
3 -1.038512 0.749333 -0.094335
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
由上述示例可以看出，填充了 2、3 行 缺失值，也就是只填充了 2 行数据。
重命名标签
rename() 方法允许您使用某些映射(dict或Series)或任意函数来对行、列标签重新命名，示例如下：
import pandas as pd
输出结果：
col1 col2 col3
0 -1.762133 -0.636819 -0.309572
1 -0.093965 -0.924387 -2.031457
2 -1.231485 -0.738667 1.415724
3 -0.826322 0.206574 -0.731701
4 1.863816 -0.175705 0.491907
5 0.677361 0.870041 -0.636518
c1 c2 col3
apple -1.762133 -0.636819 -0.309572
banana -0.093965 -0.924387 -2.031457
durian -1.231485 -0.738667 1.415724
3 -0.826322 0.206574 -0.731701
4 1.863816 -0.175705 0.491907
5 0.677361 0.870041 -0.636518
rename() 方法提供了一个 inplace 参数，默认值为 False，表示拷贝一份原数据，并在复制后的数据上做重命名操作。若 inplace=True 则表示在原数据的基础上重命名。
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