panda reindex

引用\[1\]:pandas的reindex方法可以用来重新索引DataFrame或Series对象。它可以根据新的索引值重新构造一个新的对象，并且可以通过method参数来指定插值填充的方法。例如，可以使用"ffill"或"pad"来向前填充缺失值，使用"bfill"或"backfill"来向后填充缺失值，使用"nearest"来使用最近的非缺失值进行填充。\[2\]

在引用\[2\]的代码中，df.reindex方法被用来重新索引DataFrame对象df。通过指定index和columns参数，可以将df的行和列重新索引为新的索引值。在这个例子中，df1 = df.reindex(index=dates\[:4\], columns=list("ABCD") + \["G"\])将df的行索引重新设置为dates\[:4\]，列索引重新设置为\["A", "B", "C", "D", "G"\]。如果新的索引值在原始DataFrame中不存在，那么对应的位置将会被填充为缺失值。\[2\]

另外，reindex方法还可以通过fill_value参数来指定填充缺失值的值。例如，可以使用df1.fillna(value=2)来将df1中的缺失值填充为2。\[2\]

总结起来，pandas的reindex方法可以用来重新索引DataFrame或Series对象，并且可以通过method参数和fill_value参数来指定插值填充的方法和填充缺失值的值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于 Python 之 Pandas 的总结](https://blog.csdn.net/JiangHxin/article/details/108347965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [panda库中 reindex重新定义索引函数相关用法](https://blog.csdn.net/zhangmary/article/details/79639941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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