python DataFrame 重新索引

在 Pandas 中，可以使用 `reindex()` 方法重新索引 DataFrame。这个方法有几种用法，可以根据不同的需求进行调整。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df)

# 重新索引行
df = df.reindex([0, 2, 1])
print(df)

# 重新索引列
df = df.reindex(columns=['B', 'A'])
print(df)

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

   A  B
0  1  a
2  3  c
1  2  b

   B  A
0  a  1
2  c  3
1  b  2

在上面的示例中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `reindex()` 方法重新索引了行和列。在重新索引行时，我们指定了一个新的索引列表 `[0, 2, 1]`，这会重新排列原始 DataFrame 的行。在重新索引列时，我们指定了一个新的列名列表 `['B', 'A']`，这会重新排列原始 DataFrame 的列。

除了上述示例中的用法之外，`reindex()` 方法还可以用来填充缺失值、插入新的行或列等。具体用法可以参考 Pandas 官方文档。