pandas的df.reindex(new_index)
时间: 2024-05-12 08:19:23 浏览: 27
pandas的df.reindex(new_index)是将DataFrame重新索引的方法。它接受一个新的索引列表作为参数,并返回一个重新索引的DataFrame,其中原来索引中不存在的标签将被填充为NaN。如果新索引列表包含原来索引中不存在的标签,则新行将被添加到DataFrame中。
举个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
# 重新索引DataFrame
new_index = ['a', 'b', 'd', 'c']
df_reindexed = df.reindex(new_index)
print(df_reindexed)
```
输出:
```
A B C
a 1 4 7
b 2 5 8
c 3 6 9
A B C
a 1.0 4.0 7.0
b 2.0 5.0 8.0
d NaN NaN NaN
c 3.0 6.0 9.0
```
可以看到,新索引列表包含原来索引中不存在的标签"d",所以新行被添加到了DataFrame中,并用NaN填充。
相关问题
df = df.reindex(pd.date_range(df.head(1).index[0], df.tail(1).index[0], freq='H'))
This code is reindexing a pandas DataFrame called "df" with a new index that consists of hourly timestamps between the first and last timestamps in the original index.
The code first selects the first and last timestamps in the original index using the "head" and "tail" methods of the DataFrame, respectively. It then creates a new index using the "date_range" function from pandas, which generates a sequence of timestamps with a specified frequency ("H" for hourly in this case) between two given timestamps.
Finally, the DataFrame is reindexed with the new index using the "reindex" method, which returns a new DataFrame with the same columns as the original but with missing values (NaN) in rows that did not exist in the original index. This allows for easy filling or interpolation of missing data.
为什么会出现以下错误Traceback (most recent call last): File "F:\code\11.py", line 12, in <module> df.columns = header + list(df.columns) File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 6002, in __setattr__ return object.__setattr__(self, name, value) File "pandas\_libs\properties.pyx", line 69, in pandas._libs.properties.AxisProperty.__set__ File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 730, in _set_axis self._mgr.set_axis(axis, labels) File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 225, in set_axis self._validate_set_axis(axis, new_labels) File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\internals\base.py", line 70, in _validate_set_axis raise ValueError( ValueError: Length mismatch: Expected axis has 1 elements, new values have 5 elements该如何修改
这个错误是因为你的表头 `header` 和原始数据的列数不匹配导致的。根据错误信息,预期的轴(axis)只有一个元素,而新值有五个元素。
如果你的原始数据中已经有了一些列,你可以尝试使用以下代码来动态添加表头:
```python
import os
import pandas as pd
output_dir = 'output'
header = ['Year', 'Mon', 'Day', 'PRE']
for file in os.listdir(output_dir):
if file.endswith('.xlsx'):
file_path = os.path.join(output_dir, file)
df = pd.read_excel(file_path)
existing_columns = list(df.columns)
new_columns = header + existing_columns
df = df.reindex(columns=new_columns)
df.to_excel(file_path, index=False)
```
上述代码中,我们首先读取每个 Excel 文件,获取原始数据的列名。然后,我们将新的表头与原始列名合并为一个新的列表 `new_columns`。接下来,我们使用 `reindex()` 方法重新排列数据框的列,将新增的表头添加到数据框中。最后,我们将更新后的数据框重新保存到原始的 Excel 文件中。
如果你的原始数据没有列名,你可以尝试使用以下代码将表头添加到空数据框中:
```python
import os
import pandas as pd
output_dir = 'output'
header = ['Year', 'Mon', 'Day', 'PRE']
for file in os.listdir(output_dir):
if file.endswith('.xlsx'):
file_path = os.path.join(output_dir, file)
df = pd.DataFrame(columns=header)
df.to_excel(file_path, index=False)
```
上述代码中,我们创建一个空的数据框,并指定列名为 `header`。然后,我们将这个数据框保存为一个新的 Excel 文件,覆盖原始的文件。这样就可以将表头添加到原始数据中了。
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