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。
# filling the missing values using ffill methoddf1.reindex_like(df2,method='ffill') Python Copy 输出: 注意在输出中,新的索引已经使用 “A5 “行被填充。 示例#2:使用reindex_like()函数来匹配两个数据框的索引,并限制填充缺失的值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the first data...
对于dataframe而言reindex函数除了能够根据index重新排列行以外,也能够对列进行重新排序。 In [156]: f.reindex(columns=['year','state','pop']) Out[156]: year state pop 02000 Ohio 1.5 1 2001 Ohio 1.7 2 2002 Ohio 3.6 3 2001 Nevada 2.4 4 2002 Nevada 2.9 5 2003 Nevada 3.2In [157]: f.rein...
是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的...
一、reindex() 方法:重新索引 针对Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。 例如: fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值...
在Python中,Pandas是一个强大的数据分析工具,提供了灵活且高效的数据结构,其中最常用的就是Dataframe。 Dataframe是一个二维的表格型数据结构,类似于Excel中的数据表,它由行和列组成。每一列可以有不同的数据类型,例如整数、浮点数、字符串等。 重新索引Pandas Dataframe可以通过使用reindex()方法来实现。reindex()...
一、reindex() 方法:重新索引 针对Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。 例如: fill_value会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填...
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种dataframe重命名 python dataframe重新索引 本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>> from pandas importSeries,DataFrame>>> obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c'])>>>obj...
reindex方法是创建一个新对象,其数据对Series和DataFrame的新索引,它们的主要区别在DataFrame可以对index或columns使用reindex方法。 Series的reindex用法 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame frame = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', '...