python reindex

`reindex` 是 pandas 库中的一个函数，用于重新索引一个 DataFrame 或 Series 对象。它接受一个新的索引值，返回一个重新索引后的新对象，如果新索引中不存在原来的某个索引，则相应的数据填充为缺失值。

在使用时，可以通过 `index` 参数指定新的索引值，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df_reindexed = df.reindex(index=[0, 2, 4])

print(df_reindexed)

输出结果为：

   A    B
0  1    a
2  3    c
4  NaN  NaN

可以看到，原来 DataFrame 中的第一行和第三行被保留，第二行被删除，同时在新的索引中新增了第四行，缺失值被填充为 NaN。

相关问题

python reindex函数

Python中没有内置的reindex函数。但是，你可以使用pandas库中的reindex方法来重新索引一个Series或DataFrame对象。reindex方法允许你根据指定的索引值重新排序和添加缺失的索引，并返回一个新的对象。下面是一个使用reindex方法的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

# 重新索引DataFrame
new_index = ['c', 'a', 'b', 'd']
new_df = df.reindex(new_index)

print(new_df)

输出：

   A  B
c  3  6
a  1  4
b  2  5
d  NaN NaN

在上面的示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象df，然后使用reindex方法根据新的索引值new_index重新索引df。由于原始索引中缺失了'd'，所以在重新索引后的DataFrame中会出现NaN值。

python reindex()怎么用

reindex() 是 Pandas 库中的一个方法，用于重新索引一个数据集。在 Python 中使用 reindex() 的基本语法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

# 重新索引 DataFrame
new_index = [1, 2, 3, 4]
result_df = df.reindex(new_index)

print(result_df)

在这个例子中，我们创建了一个 DataFrame，其中包含三列数据 'a', 'b', 和 'c'。我们用 reindex() 方法重新索引 DataFrame，并将新的索引值存储在一个列表 new_index 中。最后，我们输出了结果 DataFrame。

需要注意的是，reindex() 方法会返回一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 对象并不会被修改。另外，如果在传递新索引时找不到对应的原始值，则对应的位置将会填充 NaN 值。