Python数据分析笔记#6.2.1 Pandas-reindex重新索引
bigegpt 2024-10-23 08:52 59 浏览
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- 6.1 => Pandas的数据结构
- 6.2 => Pandas的基本功能
-----> reindex重新索引
- 6.3 => 数学和统计方法
reindex重新索引
有时当你创建Series后,可能想改变索引的顺序。你可以使用pandas的方法reindex,reindex可以创建一个新的对象,并根据新的索引重新排序:
In [2]: obj = pd.Series([1, 2, 3, 4], index = ['d', 'b', 'a', 'c'])
In [3]: obj
Out[3]:
d 1
b 2
a 3
c 4
dtype: int64
In [4]: obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
In [5]: obj2
Out[5]:
a 3.0
b 2.0
c 4.0
d 1.0
e NaN
dtype: float64
如果某个索引的值不存在,就引入缺失值。
如果要做插值处理,使用method选项的ffill可以前向值填充,比如
In [6]: obj3 = pd.Series(['Chinese', 'American', 'Japanese'], index = range(0,6,2))
In [7]: obj3
Out[7]:
0 Chinese
2 American
4 Japanese
dtype: object
In [8]: obj3.reindex(range(6), method='ffill')
Out[8]:
0 Chinese
1 Chinese
2 American
3 American
4 Japanese
5 Japanese
dtype: object
?
Tip:ffill(forward fill)是前向填充,对应的还有bfill(backward fill)为后向填充。
?
传入limit参数则可以控制前向或后向填充时的最大填充量:
In [2]: obj4 = pd.Series(['Chinese', 'American', 'Japanese'], index = range(0,9,3))
In [3]: obj4
Out[3]:
0 Chinese
3 American
6 Japanese
dtype: object
比如这里选择limit=1:
In [4]: obj4.reindex(range(9), method='ffill', limit=1)
Out[4]:
0 Chinese
1 Chinese
2 NaN
3 American
4 American
5 NaN
6 Japanese
7 Japanese
8 NaN
dtype: object
对于DataFrame,reindex可以修改它的行索引(index)和列索引(column)。
In [9]: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index = ['a', 'c', 'd'], columns = ['Ohio', 'Texas', 'California'])
In [10]: frame
Out[10]:
Ohio Texas California
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8
若我们传入一个序列,会重新索引行:
In [11]: frame2 = frame.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])
In [12]: frame2
Out[12]:
Ohio Texas California
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
列索引可以用columns关键字重新索引:
In [5]: states = ['Texas', 'Utah', 'California']
In [6]: frame.reindex(columns = states)
Out[6]:
Texas Utah California
a 1 NaN 2
c 4 NaN 5
d 7 NaN 8
下面的表格汇总了reindex函数的参数
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