df.reindex(columns=["B","D"]) B D b4NaN d5NaN 在此,请注意以下事项: [bB]和[dB]处的值保持原样。这是因为[bB]和[dB]都存在于源DataFrame中。 [Db]和[Dd]处的值为NaN。这是因为源 DataFrame 中不存在[Db]和[Dd]。 指定方法 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[2,3],"B":...
* 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) '''...
例如,你可能需要根据另一个 DataFrame 的索引来重新索引当前 DataFrame。 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...
Itstudent_dfresets the index of the DataFrame to the default index.inplace=TrueThe changes are made in the original DataFrame itself. If we usedrop=False, the initial index will be placed in the DataFrame as a column. If we usedrop=False,reset_index()after using the method, the initial ...
DataFrame.reindex(labels=None,index=None,columns=None,axis=None,method=None,copy=True,level=None,fill_value=nan,limit=None,tolerance=None)[source] Conform Series/DataFrame to new index with optional filling logic. Places NA/NaN in locations having no value in the previous index. A new object ...
reindex() 方法允许您更改行索引和列标签。语法 dataframe.reindex(keys, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance)参数 method, copy,level, fill_value, limit, tolerance 参数都是 关键字参数。参数值描述 keys 必填。包含行索引或列标签的字符串或列表 method None'backfill''bfill''pad''ffill'...
DataFrame.dropna(labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 参数 返回值 它返回一个带有改变过的索引的DataFrame。 示例代码:DataFrame.reindex() 默认情况下,轴是0即行,所以行将被重新索引。 importpandasaspddataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0:60,1:100,2:...
Python pandas.DataFrame.reindex函数方法的使用 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...
DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None) 使用可选的填充逻辑使 Series/DataFrame 符合新索引。 将NA/NaN 放置在前一个索引中没有值的位置。除非新索引等于当前索引和copy=False,否则会生成一个...
pandas :pannel data analysis(面板数据分析)。pandas是基于numpy构建的,为时间序列分析提供了很好的支持。pandas中有两个主要的数据结构,一个是Series,另一个是DataFrame。 二、数据结构 Series Series 类似于一维数组与字典(map)数据结构的结合。它由一组数据和与数据相对应的数据标签(索引index)组成...