DataFrame 中reindex 使用方法

DataFrame 的 reindex 方法可以用来重新排列行或列的顺序，或者添加缺失的行或列。

使用方法如下：

df.reindex(index=new_index, columns=new_columns)

其中，new_index 和 new_columns 分别是新的行和列索引，可以是一个列表或者索引对象。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Country': ['US', 'UK', 'US', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建新的行和列索引
new_index = [3, 2, 1, 0]
new_columns = ['Country', 'Age', 'Name', 'Salary']

# 重新排列行和列
df = df.reindex(index=new_index, columns=new_columns)

print(df)

输出结果：

  Country  Age   Name  Salary
3      UK   42  Ricky     NaN
2      US   29  Steve     NaN
1      UK   34   Jack     NaN
0      US   28    Tom     NaN

在此示例中，我们将行索引和列索引重新排列，并添加了一个名为 "Salary" 的新列。由于没有提供新的 "Salary" 列数据，因此该列中的所有值都为 NaN。