Example 1: Reindex pandas DataFrame Using reindex() FunctionIn this section, I’ll illustrate how to change the ordering of the indices of a pandas DataFrame in Python.For this task, we first have to create a list that specifies the new order of our data set. Note that the values in ...
Python Pandas DataFrame reindex 1. 什么是reindex及其用途 reindex 是Pandas 中用于重新索引 DataFrame 或 Series 的方法。它允许你根据新的索引顺序重新排列数据,对于在新索引中不存在于原始数据中的值,Pandas 会默认填充 NaN(不是数字)值。reindex 的主要用途包括数据对齐、缺失值处理等。
* pandas 0.22.0 Pandas DataFrame reindex 重置行索引 import pandas as pd import numpy as np my_df = pd.DataFrame(data=np.arange(20).reshape(4,5), # 4*5的矩阵 index=list("acef"), # 行索引 缺少bd,一会用reindex补上 columns=list("ABCDE")) # 列索引 print("my_df\n",my_df) '''...
示例代码 6:根据另一个 DataFrame 的索引进行 Reindex importpandasaspd data1={'name':['Alice','Bob','Charles','David','Edward'],'age':[25,27,22,32,29]}df1=pd.DataFrame(data1)data2={'name':['Frank','Grace'],'age':[30,28]}df2=pd.DataFrame(data2)df1_reindexed=df1.reindex(df2....
参考链接:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reindex.html#pandas.DataFrame.reindex DataFrame.reindex(labels=None,&
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reindex方法的使用。
这里的reindex()可以给DataFrame添加新的行和列,之前讲过的loc[]也可以添加。但是reindex()需要将所有的行索引或者列名全部表示出来,所以便利性不如loc[]。但是如果添加行列较多,而且需要根据上下文填充空值的时候,reindex()就方便一些了。假如有个简单的小DataFrame: ...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pand...
pandas 中reindex的使用 pandas中的reindex方法可以为series和dataframe添加或者删除索引。 方法:serise.reindex()、dataframe.reindex() 如果新添加的索引没有对应的值,则默认为nan。如果减少索引,就相当于一个切片操作。 import numpy as np import pandas as pd...
dataframe.reindex()dataframe.reindex()可以改变（⾏）索引，列或两者。当只传⼊⼀个序列时，⾏被重新索引,⼀次可以对两个重新索引，可是插值只在⾏侧（0坐标轴）进⾏ frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index=['a', 'c', 'd'], columns=['c1', 'c2', 'c3'])pr...