pandas之重新索引
pandas有一個(gè)很重要的方法是reindex,它的作用是創(chuàng)建一個(gè)適應(yīng)新索引的新對象注竿。
對于Series
直接上代碼：
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
ser = Series([-2.4, -1.4, 1.8, 2.8],['z','c','x','d'])
ser
Out[6]:
z -2.4
c -1.4
x 1.8
d 2.8
dtype: float64
ser.reindex(['a','z','x','b','c','d'])
Out[8]:
a NaN
z -2.4
x 1.8
b NaN
c -1.4
d 2.8
dtype: float64
可以觀察到兼吓，reindex根據(jù)索引進(jìn)行了重排括尸，并且攒钳，如果所以不存在的話就會(huì)引入缺失值NaN她混。
我們可以指定索引所指向的值联贩，使用fill_value參數(shù)：
ser.reindex(['a','z','x','b','c','d'],fill_value = 0)
Out[10]:
a 0.0
z -2.4
x 1.8
b 0.0
c -1.4
d 2.8
dtype: float64
而對于一些有序數(shù)據(jù)漫仆，我們有事可能需要進(jìn)行插值，進(jìn)而補(bǔ)充確實(shí)數(shù)據(jù)泪幌，這樣的話盲厌，我們可以使用method參數(shù)：
ser1 = Series(['Y','P','Z','X'],index = [0, 2, 5, 7])
ser1
Out[12]:
0 Y
2 P
5 Z
7 X
dtype: object
ser1.reindex(range(8),method='ffill')#前向填充
Out[13]:
0 Y
1 Y
2 P
3 P
4 P
5 Z
6 Z
7 X
dtype: object
ser1.reindex(range(8),method='bfill')#后向填充
Out[14]:
0 Y
1 P
2 P
3 Z
4 Z
5 Z
6 X
7 X
dtype: object
可以注意到：
**ffill就是把前面的值向后填充，另外參數(shù)pad的作用與其一致祸泪。
bfill的作用是把后面的值向前填充吗浩，參數(shù)backfill的作用與其一致。**
對于DataFrame
reindex可以修改行和列的索引没隘。如果只傳入一個(gè)序列懂扼，就會(huì)重新索引行
不知道，你有沒有注意到，在pandas中如果只傳入一個(gè)序列阀湿，或者索引赶熟，一般默認(rèn)是修改行，或者索引行陷嘴。
frame = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = ['x','y','z'],columns=['BJ','TJ','HEB'])
frame
Out[18]:
BJ TJ HEB
x 0 1 2
y 3 4 5
z 6 7 8
frame1 = frame.reindex(['x','z','s','y'])#重新索引行
frame1
Out[20]:
BJ TJ HEB
x 0.0 1.0 2.0
z 6.0 7.0 8.0
s NaN NaN NaN
y 3.0 4.0 5.0
frame.reindex(columns=['TJ','SJZ','BJ','HEB'])#重新索引列
Out[21]:
TJ SJZ BJ HEB
x 1 NaN 0 2
y 4 NaN 3 5
z 7 NaN 6 8
frame.reindex(index=['a','b','c','d'],method = 'ffill',columns=['BJ','SD','HEB','TJ'])#重新索引列和行映砖，并插值
Out[34]:
BJ SD HEB TJ
a 0 NaN 2 1
b 0 NaN 2 1
c 3 NaN 5 4
d 6 NaN 8 7
可以注意到，進(jìn)行行列一起索引的時(shí)候灾挨，行也必須指定參數(shù)index邑退，而插值的結(jié)果，只會(huì)沿著行應(yīng)用劳澄。
但是沒有想明白地技，為什么會(huì)出現(xiàn)以下的狀況：
frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'ffill',columns=['TJ','SJZ','BJ','HEB'])
Out[23]:
TJ SJZ BJ HEB
x 1.0 NaN 0.0 2.0
z 7.0 NaN 6.0 8.0
s NaN NaN NaN NaN
y 4.0 NaN 3.0 5.0
frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'ffill',columns=['TJ','SJZ','BJ'])
Out[24]:
TJ SJZ BJ
x 1.0 NaN 0.0
z 7.0 NaN 6.0
s NaN NaN NaN
y 4.0 NaN 3.0
frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'ffill')
Out[26]:
BJ TJ HEB
x 0.0 1.0 2.0
z 6.0 7.0 8.0
s NaN NaN NaN
y 3.0 4.0 5.0
frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'bfill')
Out[28]:
BJ TJ HEB
x 0 1 2
z 6 7 8
s 0 1 2
y 3 4 5
求解。
標(biāo)簽ix可以使重新索引變得很簡便秒拔，不需要指定index和columns參數(shù)莫矗。
frame.ix[['a','b','c','d'],['BJ','TJ','SD','HEB']]
Out[37]:
BJ TJ SD HEB
a 0.0 1.0 NaN 2.0
b NaN NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 NaN 5.0
d 6.0 7.0 NaN 8.0
但是經(jīng)過試驗(yàn)，好像reindex不指定也可以溯警，
frame.reindex(['a','b','c','d'],['BJ','TJ','SD','HEB'])
Out[35]:
BJ TJ SD HEB
a 0.0 1.0 NaN 2.0
b NaN NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 NaN 5.0
d 6.0 7.0 NaN 8.0
但是趣苏，如果要進(jìn)行插值，就必須指定參數(shù)梯轻。
