我要对齐dataframe的行和列数据
时间: 2023-08-31 12:11:25 浏览: 100
对dataframe进行列相加,行相加的实例
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要对齐DataFrame的行和列数据,可以使用DataFrame的reindex方法。reindex方法接受一个参数,即索引数组或索引对象,用于重新索引DataFrame。如果传递的是行索引数组,则会重建行索引;如果传递的是列索引数组,则会重建列索引。如果索引数组中包含了原来没有的索引,则会在DataFrame中添加NaN值。
以下是一个例子:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'three'])
# 重建行索引和列索引
df = df.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
print(df)
```
输出结果如下:
```
one two three four
a -0.066666 -0.247228 0.981724 NaN
b NaN NaN NaN NaN
c -0.317860 -1.842300 0.783767 NaN
d -1.292904 0.112880 1.872188 NaN
```
在这个例子中,我们将行索引从`['a', 'c', 'd']`重建为`['a', 'b', 'c', 'd']`,将列索引从`['one', 'two', 'three']`重建为`['one', 'two', 'three', 'four']`。由于我们添加了一个新的行索引`'b'`和一个新的列索引`'four'`,因此新的DataFrame中包含了NaN值。
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