pandas 双重索引 reindex

Pandas 中的双重索引 reindex 是指重新对 DataFrame 或 Series 进行索引排序或者增加新的索引，进而重新组织数据结构。

在 Pandas 中，可以使用 reindex 方法来重新索引。reindex 方法可以接受一个参数，该参数是一个新的索引，可以包含旧索引中没有的值，也可以缺失旧索引的某些值。另外，reindex 还可以接受一个参数 method，用于指定填充缺失值的方法，例如前向填充、后向填充等。

对于一个双重索引的 DataFrame，可以使用 reindex 方法对其中的索引进行重新排序，或者增加新的索引。例如，假设原始 DataFrame 的行索引是 ['A', 'C', 'B']，列索引是 ['col1', 'col2']，可以使用 reindex 方法重新排序行索引或者列索引，得到新的 DataFrame。另外，还可以通过 reindex 方法增加新的行索引和列索引。

当重新索引时，可以使用 level 参数指定重新索引双重索引的哪一个级别。例如，可以使用 level=0 来重新索引行索引的第一个级别，或者使用 level=1 来重新索引列索引的第二个级别。

总之，Pandas 中的双重索引 reindex 方法可以用于对 DataFrame 或 Series 进行重新索引排序或添加索引，从而重新组织数据结构。

相关问题

pandas如何双重index索引

可以使用pandas的MultiIndex函数来创建双重索引，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
df = df.set_index(['A', 'B'])
print(df.loc[(1, 5)])

这里我们使用set_index函数将'A'和'B'列设置为索引，然后使用loc函数来访问双重索引中的元素。

pandas reindex

在pandas中，reindex方法用于重新索引一个Series或DataFrame对象。如果在reindex方法中只传入一个序列，那么默认会改变索引。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用df.reindex(\['a', 'b', 'c', 'd'\])来重新索引，结果会根据传入的序列重新组织数据，并填充缺失的位置为NaN。\[1\]

另外，reindex方法还可以用于重置行、列索引标签。例如，可以使用df.reindex(index=\[0,2,5\], columns=\['A', 'C', 'B'\])来重新索引DataFrame对象df的行和列，结果会根据给定的新索引重新组织数据，并填充缺失的位置为NaN。\[2\]

对于一个Series对象，reindex方法会创建一个新对象，并根据给定的新索引重新组织数据。如果新索引中有原来索引不存在的标签，那么这些标签对应位置会被填充为NaN。例如，对于一个Series对象s1，可以使用s2 = s1.reindex(\['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\])来重新索引，结果会根据给定的新索引重新组织数据，并填充缺失的位置为NaN。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas reindex 方法](https://blog.csdn.net/myDarling_/article/details/128024740)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas reindex重置索引](https://blog.csdn.net/ccc369639963/article/details/124246373)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]