Pandas详解之reindex重新索引（含Python代码讲解）

雨点打透心脏的1/2处 2023-09-28 22:53 50阅读 0赞

### 1. 定义 ###

`reindex()`是pandas对象的一个重要方法，其作用是创建一个新索引的新对象。

### 2. 对Series对象重新索引 ###

import numpy as np
    import pandas as pd
    series_1=pd.Series([1,7,3,9],index=['d','c','b','a'])
    series_1

运行结果：  
![e7fe3740bfa849e48512496a54884a52.png][]  
调用reindex将会重新排序：

series_2=series_1.reindex(['a','b','c','d'])
    series_2

![ee01791c65b74573b3ba76aba011c651.png][]

**重新索引时选择插值处理方式：**

我们看一个例子：

series_3=pd.Series(['北京','上海','杭州'],index=[0,2,4])
    series_3

运行结果如下：  
![662518f6d6a241cea2ea2206c26fbef8.png][]  
传入`method=`重新索引时选择插值处理方式：

1.  `method=’ffill’或’pad` 前向填充
2.  `method=’bfill’或’backfill` 后向填充

我们先看一下前向填充：

series_4=series_3.reindex(range(6),method='ffill')
    series_4

![538723245186451096883aa0539a37a3.png][]  
我们看一下后向填充：

series_5=series_3.reindex(range(6),method='bfill')
    series_5

![2bef1ef473a647b3afcfd52b0a691659.png][]

### 3. 对DataFrame对象重新索引 ###

对于DataFrame对象，reindex能修改行索引和列索引。

df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','c','d'],columns=['one','two','four'])
    df1

![在这里插入图片描述][7aa49289c84f4b01aee7b2112406f1a0.png]  
**1）默认对行索引重新排序**

只传入一个序列不能重新排序列索引：

df1.reindex(['a','b','c','d'])

![8f282aa8a08741e99c4971a073265b0e.png][]

df1.reindex(index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])

![在这里插入图片描述][8d084127cbc34589aad3b597466903c7.png]  
**2）传入fill\_value=n用n代替缺失值：**

df1.reindex(index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'],fill_value=50)

![在这里插入图片描述][9f80840e836a46eab8d382a7f7dea84b.png]

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