python reindex

在 Python 中，如果你需要重新索引一个列表，可以使用以下代码：

old_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
new_list = [old_list[i] for i in range(len(old_list))] # 创建新列表

这里使用了列表推导式来创建一个新列表，新列表的元素与旧列表相同，但是元素的索引重新排列了。如果你想保留旧列表不变，可以使用 `copy()` 方法创建一个副本：

old_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
new_list = [old_list[i] for i in range(len(old_list))] # 创建新列表
old_list_copy = old_list.copy() # 创建副本

现在，`old_list_copy` 和 `old_list` 是两个不同的列表，你可以在 `old_list_copy` 上进行索引操作而不会影响 `old_list`。

相关问题

python reindex函数

Python中没有内置的reindex函数。但是，你可以使用pandas库中的reindex方法来重新索引一个Series或DataFrame对象。reindex方法允许你根据指定的索引值重新排序和添加缺失的索引，并返回一个新的对象。下面是一个使用reindex方法的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

# 重新索引DataFrame
new_index = ['c', 'a', 'b', 'd']
new_df = df.reindex(new_index)

print(new_df)

输出：

   A  B
c  3  6
a  1  4
b  2  5
d  NaN NaN

在上面的示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象df，然后使用reindex方法根据新的索引值new_index重新索引df。由于原始索引中缺失了'd'，所以在重新索引后的DataFrame中会出现NaN值。

python reindex()怎么用

reindex() 是 Pandas 库中的一个方法，用于重新索引一个数据集。在 Python 中使用 reindex() 的基本语法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

# 重新索引 DataFrame
new_index = [1, 2, 3, 4]
result_df = df.reindex(new_index)

print(result_df)

在这个例子中，我们创建了一个 DataFrame，其中包含三列数据 'a', 'b', 和 'c'。我们用 reindex() 方法重新索引 DataFrame，并将新的索引值存储在一个列表 new_index 中。最后，我们输出了结果 DataFrame。

需要注意的是，reindex() 方法会返回一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 对象并不会被修改。另外，如果在传递新索引时找不到对应的原始值，则对应的位置将会填充 NaN 值。