python里reindex和index区别

在Python的pandas库中，`reindex()` 和 `index` 都是重要的数据操作工具，但它们的作用不同：

1. **`index`**：它是一个属性，返回Series或DataFrame的索引标签（即行标签）。你可以用它查看、修改当前对象的索引，或者直接对它进行一些常见的操作，如设置新的索引、获取部分索引等。

   df.index  # 返回DataFrame的索引
   df.set_index('column')  # 设置新的列作为索引

2. **`reindex()`**：这是一个函数，用于重新安排数据框的行顺序，可以添加、删除或改变现有行的位置。它可以接受一个新的索引列表，也可以接收其他参数来填充缺失值、处理重复值等。

   new_index = ['A', 'B', 'C']  # 新的索引列表
   df_reindexed = df.reindex(new_index)  # 将df按照new_index排列
   df_reindexed.fillna(0)  # 如果有缺失值，可以用特定值填充

总结来说，`index` 是表示索引本身，而 `reindex()` 是用来调整数据框结构的操作。如果你需要改变对象内部的数据布局，应该使用 `reindex()`；如果只是想查看或管理索引，那么 `index` 更合适。

相关问题

python pandas reindex

在 Pandas 中，reindex() 方法可以用于重置 DataFrame 或 Series 的索引。它接受一个索引数组，将现有的索引与之匹配，如果存在任何缺失的值，则用指定的填充值进行填充。

下面是一个简单的示例，说明如何使用 reindex() 方法：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 重新索引 Series，添加一个新的索引值
s = s.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

print(s)

输出：

a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    4.0
e    NaN
dtype: float64

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的 Series，接着使用 reindex() 方法将其重新索引，并添加了一个新的索引值。由于新的索引值“e”在原始 Series 中不存在，因此 Pandas 在重新索引后用 NaN 填充了该位置的值。

python reindex

`reindex` 是 pandas 库中的一个函数，用于重新索引一个 DataFrame 或 Series 对象。它接受一个新的索引值，返回一个重新索引后的新对象，如果新索引中不存在原来的某个索引，则相应的数据填充为缺失值。

在使用时，可以通过 `index` 参数指定新的索引值，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df_reindexed = df.reindex(index=[0, 2, 4])

print(df_reindexed)

输出结果为：

   A    B
0  1    a
2  3    c
4  NaN  NaN

可以看到，原来 DataFrame 中的第一行和第三行被保留，第二行被删除，同时在新的索引中新增了第四行，缺失值被填充为 NaN。