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pandas重新生成索引的方法

  • Post category:Python

下面我就为你详细讲解一下“pandas重新生成索引的方法”，包括过程和示例。

重新生成索引的方法

在pandas中，我们可以通过reindex()方法来重新生成索引，该方法有以下参数：

DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None)

参数介绍：

  • labels：新的标签索引，可以是Index实例、数组或任何其他序列型的Python数据结构。
  • index：用作索引的新序列，使用与loc相同的语法。
  • columns：用作列的新序列，使用与loc相同的语法。
  • axis：需要重新构建索引的轴，默认为0。
  • method：在新索引中使用的填充方法，可选项包括（’ffill’、’bfill’），默认为None。
  • level：进行MultiIndex的特定级别上的简单索引，否则请使用MultiIndex.slice_levels。
  • fill_value：在重新索引过程中使用缺失标签的替代值。
  • limit：前向或后向填充（即使用method参数中的限制）的最大大小差异。
  • tolerance：建立视为精度限制。

接下来，我们来分别看两个示例：

示例1：reindex()用法

我们将使用一个例子来说明如何使用reindex()方法重新构建索引。我们有一个DataFrame df，它的索引为a、b、c、d，并且有两列A和B：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['A', 'B'])
print(df)

输出结果：

          A         B
a -1.286069 -0.855925
b  1.107442  1.614560
c  0.278287 -0.087213
d -0.566527  0.399983

我们现在想要将df的行重新索引为['a'，'b'，'c'，'d'，'e']，并且使用ffill方法向前填充数据。可以使用以下代码：

new_index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df = df.reindex(new_index, method='ffill')
print(df)

输出结果：

          A         B
a -1.286069 -0.855925
b  1.107442  1.614560
c  0.278287 -0.087213
d -0.566527  0.399983
e -0.566527  0.399983

从上面的结果可以看出，使用ffill方法向前填充数据，新的索引值为['a'，'b'，'c'，'d'，'e']。

示例2：使用loc方法和reindex()方法重新构建索引

接下来，我们来看一个使用loc方法和reindex()方法重新构建索引的示例。我们创建一个DataFrame df，其中索引为1、2、3、4、5，列为’A’和’B’。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10]}, index=[1, 2, 3, 4, 5])
print(df)

输出结果：

   A   B
1  1   2
2  2   4
3  3   6
4  4   8
5  5  10

我们现在想要将df的索引更改为0、2、4、6、8，并添加一行索引值为7、列值为’A’为7、’B’为14的数据。有以下两个步骤：

  1. 可以使用loc方法更改行标签：

    python
    df.loc[1] = [7, 14]
    print(df)

    输出结果：

    A B
    1 7 14
    2 2 4
    3 3 6
    4 4 8
    5 5 10

  2. 现在我们将使用reindex方法和ffill参数，按指定顺序重新构建索引。可以使用以下代码：

python
new_index = [0, 2, 4, 6, 8]
df = df.reindex(new_index, method='ffill')
print(df)

输出结果：

```
    A   B
0 NaN NaN
2   2   4
4   4   8
6   4   8
8   5  10
```

从上面的结果可以看出，按指定顺序重新构建索引，并对NaN值进行了前向填充数据。

以上就是关于“pandas重新生成索引的方法”的完整攻略，希望对你有所帮助。如果还有其他问题，可以继续提问。

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