python pandas reindex

在 Pandas 中，reindex() 方法可以用于重置 DataFrame 或 Series 的索引。它接受一个索引数组，将现有的索引与之匹配，如果存在任何缺失的值，则用指定的填充值进行填充。

下面是一个简单的示例，说明如何使用 reindex() 方法：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 重新索引 Series，添加一个新的索引值
s = s.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

print(s)

输出：

a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    4.0
e    NaN
dtype: float64

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的 Series，接着使用 reindex() 方法将其重新索引，并添加了一个新的索引值。由于新的索引值“e”在原始 Series 中不存在，因此 Pandas 在重新索引后用 NaN 填充了该位置的值。

相关问题

python里reindex和index区别

在Python的pandas库中，`reindex()` 和 `index` 都是重要的数据操作工具，但它们的作用不同：

1. **`index`**：它是一个属性，返回Series或DataFrame的索引标签（即行标签）。你可以用它查看、修改当前对象的索引，或者直接对它进行一些常见的操作，如设置新的索引、获取部分索引等。

   df.index  # 返回DataFrame的索引
   df.set_index('column')  # 设置新的列作为索引

2. **`reindex()`**：这是一个函数，用于重新安排数据框的行顺序，可以添加、删除或改变现有行的位置。它可以接受一个新的索引列表，也可以接收其他参数来填充缺失值、处理重复值等。

   new_index = ['A', 'B', 'C']  # 新的索引列表
   df_reindexed = df.reindex(new_index)  # 将df按照new_index排列
   df_reindexed.fillna(0)  # 如果有缺失值，可以用特定值填充

总结来说，`index` 是表示索引本身，而 `reindex()` 是用来调整数据框结构的操作。如果你需要改变对象内部的数据布局，应该使用 `reindex()`；如果只是想查看或管理索引，那么 `index` 更合适。

python pandas交换两行

在Python的pandas库中，如果你想交换两行数据，你可以直接通过索引来操作DataFrame。假设你有一个DataFrame `df`，其中包含名为`index1`和`index2`的行标签，你可以这样做：

# 假设df是一个DataFrame，index1和index2是你要交换的行的索引
df = df.reindex([index2, index1])

这将会创建一个新的DataFrame，其中原来的`index1`行现在位于`index2`的位置，而原来的`index2`行则移动到`index1`的位置。

如果你不确定行的索引，也可以根据行名或列的数据来选择。例如，如果想基于特定条件交换，可以先筛选出需要交换的那两行，再进行交换操作：

# 基于某一列数据判断并交换两行
row_to_swap1 = df[df['column_name'] == condition1].iloc[0]
row_to_swap2 = df[df['column_name'] == condition2].iloc[0]

df_temp = df.drop([row_to_swap1.name, row_to_swap2.name])
df_temp = pd.concat([df_temp, row_to_swap1, row_to_swap2])

df = df_temp.sort_index()  # 如果原数据框有自增序索引，确保顺序一致

这里`condition1`和`condition2`是你用于选择行的条件。