Pandas reindex重置索引

格桑2021-09-29 11:27

    重置索引(reindex)可以更改原DataFrame的行标签或列标签,并使更改后的行、列标签与DataFrame中的数据逐一匹配。通过重置索引操作,您可以完成对现有数据的重新排序。如果重置的索引标签在原DataFrame中不存在,那么该标签对应的元素值将全部填充为NaN。

    重置行列标签

    看一组简单示例:

import pandas as pd
import numpy as np
N=20
df = pd.DataFrame({
   'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
   'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
   'y': np.random.rand(N),
   'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
   'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
})
#重置行、列索引标签
df_reindexed = df.reindex(index=[0,2,5], columns=['A', 'C', 'B'])
print(df_reindexed)

    输出结果:

           A       C   B
0 2020-12-07  Medium NaN
2 2020-12-09     Low NaN
5 2020-12-12    High NaN

    现有a、b两个DataFrame对象,如果想让a的行索引与b相同,您可以使用reindex_like()方法。示例如下:

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['col1','col2','col3'])
b = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3'])
a= a.reindex_like(b)
print(a)

    输出结果:

       col1      col2      col3
0  1.776556 -0.821724 -1.220195
1 -1.401443  0.317407 -0.663848
2  0.300353 -1.010991  0.939143
3  0.444041 -1.875384  0.846112
4  0.967159  0.369450 -0.414128
5  0.320863 -1.223477 -0.337110
6 -0.933665  0.909382  1.129481

    上述示例,a会按照b的形式重建行索引。需要特别注意的是,a与b的列索引标签必须相同。

    填充元素值

    reindex_like()提供了一个可选的参数method,使用它来填充相应的元素值,参数值介绍如下:

    pad/ffill:向前填充值;

    bfill/backfill:向后填充值;

    nearest:从距离最近的索引值开始填充。

    示例如下:

 

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
#使df2和df1行标签相同
print(df2.reindex_like(df1))
#向前填充
print(df2.reindex_like(df1,method='ffill'))

    输出结果:

#填充前
       col1      col2      col3
0  0.129055  0.835440  0.383065
1 -0.357231  0.379293  1.211549
2       NaN       NaN       NaN
3       NaN       NaN       NaN
4       NaN       NaN       NaN
5       NaN       NaN       NaN
#填充后
       col1      col2      col3
0  0.129055  0.835440  0.383065
1 -0.357231  0.379293  1.211549
2 -0.357231  0.379293  1.211549
3 -0.357231  0.379293  1.211549
4 -0.357231  0.379293  1.211549
5 -0.357231  0.379293  1.211549

    限制填充行数

    reindex_like()还提供了一个额外参数limit,该参数用来控制填充的最大行数。示例如下:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
print (df2.reindex_like(df1))
#最多填充2行
print (df2.reindex_like(df1,method='ffill',limit=2))

    输出结果:

       col1      col2      col3
0 -1.829469  0.310332 -2.008861
1 -1.038512  0.749333 -0.094335
2       NaN       NaN       NaN
3       NaN       NaN       NaN
4       NaN       NaN       NaN
5       NaN       NaN       NaN

       col1      col2      col3
0 -1.829469  0.310332 -2.008861
1 -1.038512  0.749333 -0.094335
2 -1.038512  0.749333 -0.094335
3 -1.038512  0.749333 -0.094335
4       NaN       NaN       NaN
5       NaN       NaN       NaN

    由上述示例可以看出,填充了2、3行缺失值,也就是只填充了2行数据。

    重命名标签

    rename()方法允许您使用某些映射(dict或Series)或任意函数来对行、列标签重新命名,示例如下:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
print (df1)
#对行和列重新命名
print (df1.rename(columns={'col1' : 'c1', 'col2' : 'c2'},index = {0 : 'apple', 1 : 'banana', 2 : 'durian'}))

    输出结果:

       col1      col2      col3
0 -1.762133 -0.636819 -0.309572
1 -0.093965 -0.924387 -2.031457
2 -1.231485 -0.738667  1.415724
3 -0.826322  0.206574 -0.731701
4  1.863816 -0.175705  0.491907
5  0.677361  0.870041 -0.636518

              c1        c2      col3
apple  -1.762133 -0.636819 -0.309572
banana -0.093965 -0.924387 -2.031457
durian -1.231485 -0.738667  1.415724
3      -0.826322  0.206574 -0.731701
4       1.863816 -0.175705  0.491907
5       0.677361  0.870041 -0.636518

    rename()方法提供了一个inplace参数,默认值为False,表示拷贝一份原数据,并在复制后的数据上做重命名操作。若inplace=True则表示在原数据的基础上重命名。

    以上就是小编为大家整理发布的“Pandas reindex重置索引”一文,更多相关内容尽在开课吧Python教程频道。

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