reindex()函数

`reindex()` 是 pandas 库中的一个重要函数，它主要用于数据重构或重塑（Reshaping）。在数据分析或清洗过程中，你可能会需要改变DataFrame的索引（Index），比如添加、删除、替换或更改索引值。`reindex()` 函数允许你根据一个新的索引列表重新索引数据，可以是现有索引的新版本或是完全不同的索引。

该函数的基本语法如下：

df.reindex(index_new, axis=0, level=None, fill_value=None, limit=None)

参数解释：
- `index_new`: 新的索引，可以是 Series 或者列表。
- `axis=0` (默认): 如果是对行（rows）进行重新索引，轴为0；若对列（columns）进行操作，则设置为1。
- `level` (仅适用于 MultiIndex): 对多级索引进行重新排序的级别。
- `fill_value=None` (可选): 当新索引中的某个值在原数据不存在时，指定填充的值，默认是缺失值（NaN）。
- `limit=None` (可选): 如果你想限制移动的最大距离，例如只允许向左或向右移动一定数量的元素。

`reindex()` 可能会触发数据对齐过程，这意味着数据会被填充或截断，以适应新的索引。如果新索引中有数据不在原数据中，会出现 NaN 缺失值。

使用 `reindex()` 时需要注意：
1. 不要直接用 `df.index = index_new` 替换索引，因为这会丢失原有数据的关联。
2. 如果 `index_new` 的长度小于当前数据，`reindex()` 将从前面开始丢弃数据；反之，则从后面开始补充缺失值。