Pandas中对Series和DataFrame进行重置索引的reindex方法详解

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Pandas中对Series和DataFrame进行重置索引的reindex方法

Pandas中提供了一个重置索引的reindex方法，它可以对Series和DataFrame进行重置索引。reindex方法的参数有index、method、fill_value、limit等，它们的作用分别是：

  • index：重新索引的目标索引，可以是列表、数组或其他可迭代对象。
  • method：插值方法，默认为None，即不插值，可选的插值方法有'ffill'、'bfill'，分别表示用前一个值填充或用后一个值填充。
  • fill_value：重新索引时，缺失值的填充值，默认为NaN。
  • limit：当插值方法为ffill或bfill时，可以设定最大填充量。

Series的reindex方法

以下是Series的reindex方法的使用，以下代码建立了一个Series，其索引为0、1、2，值分别为1、2、3：

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 2])
print(s)

输出：

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

使用reindex方法，将索引重新设置为0、2、3：

s.reindex([0, 2, 3])

输出：

0    1.0
2    3.0
3    NaN
dtype: float64

可以看到，索引重新设置为0、2、3，但是索引为3的位置的值为NaN，因为原有的Series中没有索引为3的值，为了填充缺失的值，可以设置fill_value参数，令缺失值填充为0：

s.reindex([0, 2, 3], fill_value=0)

输出：

0    1.0
2    3.0
3    0.0
dtype: float64

可以看到，索引为3的位置的值已经填充为0，还可以设置method参数，令缺失值填充为前一个值或后一个值：

s.reindex([0, 2, 3], method='ffill')

输出：

0    1.0
2    3.0
3    3.0
dtype: float64

可以看到，索引为3的位置的值已经填充为3，即前一个值。

DataFrame的reindex方法

以下是DataFrame的reindex方法的使用，以下代码建立了一个DataFrame，其索引为0、1、2，列分别为A、B、C，值分别为1、2、3：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], index=[0], columns=['A', 'B', 'C'])
print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  2  3

使用reindex方法，将索引重新设置为0、2、3：

df.reindex([0, 2, 3])

输出：

     A    B    C
0  1.0  2.0  3.0
2  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN

可以看到，索引重新设置为0、2、3，但是索引为2和3的位置的值都为NaN，为了填充缺失的值，可以设置fill_value参数，令缺失值填充为0：

df.reindex([0, 2, 3], fill_value=0)

输出：

     A    B    C
0  1.0  2.0  3.0
2  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0

可以看到，索引为2和3的位置的值都填充为0，还可以设置method参数，令缺失值填充为前一个值或后一个值：

df.reindex([0, 2, 3], method='ffill')

输出：

     A    B    C
0  1.0  2.0  3.0
2  1.0  2.0  3.0
3  1.0  2.0  3.0

可以看到，索引为2和3的位置的值都填充为前一个值1、2、3。

Pandas中的reindex方法可以对Series和DataFrame进行重置索引，它的参

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