Python数据分析笔记#6.2.1 Pandas-reindex重新索引

「目录」

• 6.1 => Pandas的数据结构

• 6.2 => Pandas的基本功能

  --------> reindex重新索引

• 6.3 => 数学和统计方法

reindex重新索引

有时当你创建Series后，可能想改变索引的顺序。你可以使用pandas的方法reindex，reindex可以创建一个新的对象，并根据新的索引重新排序：

In [2]: obj = pd.Series([1, 2, 3, 4], index = ['d', 'b', 'a', 'c'])

In [3]: obj
Out[3]:
d    1
b    2
a    3
c    4
dtype: int64

In [4]: obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

In [5]: obj2
Out[5]:
a    3.0
b    2.0
c    4.0
d    1.0
e    NaN
dtype: float64

复制

如果某个索引的值不存在，就引入缺失值。

如果要做插值处理，使用method选项的ffill可以前向值填充，比如

In [6]: obj3 = pd.Series(['Chinese', 'American', 'Japanese'], index = range(0,6,2))

In [7]: obj3
Out[7]:
0     Chinese
2    American
4    Japanese
dtype: object

In [8]: obj3.reindex(range(6), method='ffill')
Out[8]:
0     Chinese
1     Chinese
2    American
3    American
4    Japanese
5    Japanese
dtype: object

复制

❝

Tip:ffill(forward fill)是前向填充，对应的还有bfill(backward fill)为后向填充。

❞

传入limit参数则可以控制前向或后向填充时的最大填充量：

In [2]: obj4 = pd.Series(['Chinese', 'American', 'Japanese'], index = range(0,9,3))

In [3]: obj4
Out[3]:
0     Chinese
3    American
6    Japanese
dtype: object

复制

比如这里选择limit=1：

In [4]: obj4.reindex(range(9), method='ffill', limit=1)
Out[4]:
0     Chinese
1     Chinese
2         NaN
3    American
4    American
5         NaN
6    Japanese
7    Japanese
8         NaN
dtype: object

复制

对于DataFrame，reindex可以修改它的行索引（index）和列索引（column）。

In [9]: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index = ['a', 'c', 'd'], columns = ['Ohio', 'Texas', 'California'])

In [10]: frame
Out[10]:
   Ohio  Texas  California
a     0      1           2
c     3      4           5
d     6      7           8

复制

若我们传入一个序列，会重新索引行：

In [11]: frame2 = frame.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])

In [12]: frame2
Out[12]:
   Ohio  Texas  California
a   0.0    1.0         2.0
b   NaN    NaN         NaN
c   3.0    4.0         5.0

复制

列索引可以用columns关键字重新索引：

In [5]: states = ['Texas', 'Utah', 'California']

In [6]: frame.reindex(columns = states)
Out[6]:
   Texas  Utah  California
a      1   NaN           2
c      4   NaN           5
d      7   NaN           8

复制

下面的表格汇总了reindex函数的参数

「中文版」

「英文版」

往期回顾