pandas reindex

在pandas中，reindex方法用于重新索引一个Series或DataFrame对象。如果在reindex方法中只传入一个序列，那么默认会改变索引。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用df.reindex(\['a', 'b', 'c', 'd'\])来重新索引，结果会根据传入的序列重新组织数据，并填充缺失的位置为NaN。\[1\]

另外，reindex方法还可以用于重置行、列索引标签。例如，可以使用df.reindex(index=\[0,2,5\], columns=\['A', 'C', 'B'\])来重新索引DataFrame对象df的行和列，结果会根据给定的新索引重新组织数据，并填充缺失的位置为NaN。\[2\]

对于一个Series对象，reindex方法会创建一个新对象，并根据给定的新索引重新组织数据。如果新索引中有原来索引不存在的标签，那么这些标签对应位置会被填充为NaN。例如，对于一个Series对象s1，可以使用s2 = s1.reindex(\['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\])来重新索引，结果会根据给定的新索引重新组织数据，并填充缺失的位置为NaN。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas reindex 方法](https://blog.csdn.net/myDarling_/article/details/128024740)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas reindex重置索引](https://blog.csdn.net/ccc369639963/article/details/124246373)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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