使用method方式是旧python的做法,新版python中推荐使用.ffill()方式。 通过reindex还可以选择特定的索引: 对于DataFrame,reindex可以修改行索引或列索引。如果只传递一个序列,则会修改行索引: 用columns关键字就可以重新索引列,如下所示 通过本文的学习,你是否学会了reindex的用法? EE漫谈 最近更新:07-0312:40 简介:做...
2, 4]) In [96]: obj3 Out[96]: 0 blue 2 purple 4 yellow dtype: object In [97]: obj3.reindex(range(6), method='ffill') Out[97]: 0 blue 1 blue 2 purple 3 purple 4 yellow 5 yellow dtype: object In [95]: obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, ...
5 2003 Nevada 3.2In [157]: f.reindex(columns=['year','state','pop','not exist']) Out[157]: year state popnotexist 02000 Ohio 1.5NaN1 2001 Ohio 1.7NaN2 2002 Ohio 3.6NaN3 2001 Nevada 2.4NaN4 2002 Nevada 2.9NaN5 2003 Nevada 3.2 NaN 在重新排列时,当你想要完成一些插值操作时可以使用类...
reindex()方法可以根据给定的轴(行或列)重新排序数据。下面是一个简单的示例: importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedata={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'])print("原始数据:")print(df)# 重新建索引new_index=['a','b','c','d']df_reindexed=df...
'''范例1:采用reindex()用于重新索引 DataFrame 的函数。默认情况下, 新索引中在 DataFrame 中没有对应记录的值被分配为NaN。 注意:我们可以通过将值传递给关键字fill_value来填充缺失的值。''' # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe ...
reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更...
Series.reindex(列表),按照列表中的index顺序对Series进行重新排序。 s1=pd.Series(data=[1,2,3,4],index=list("abcd")) s1 # a 1 b 2 c 3 d 4 dtype: int64 s1.reindex(list("bcadf")) # b 2.0 c 3.0 a 1.0 d 4.0 f NaN dtype: float64 ...
这三个名字比较相似,来看下他们用法的区别 reindex 重写索引(这个方法用的比较多) importpandasaspdimportnumpyasnpdate_index=pd.date_range('1/1/2010',periods=6,freq='D')df2=pd.DataFrame({"prices":[100,101,np.nan,100,89,88]},index=date_index)prices2010-01-01100.02010-01-02101.02010-01-03NaN...
示例如下 从上图可以看出,在将两个dataframe合并到一起时,依旧保留了原索引。如果想重新索引,示意如下: inplace:是否新建dataframe,默认false创建新的dataframe,为true时修改原dataframe。用法与前面介绍的set_index相同。 通过以上的学习,reindex(),set_index()和reset_index()的使用是不是变得很简单了?