pandas之reindex重置索引

重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行標簽或列標簽，並使更改后的行、列標簽與 DataFrame 中的數據逐一匹配。通過重置索引操作，您可以完成對現有數據的重新排序。如果重置的索引標簽在原 DataFrame 中不存在，那么該標簽對應的元素值將全部填充為 NaN。

重置行列標簽

看一組簡單示例：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. N=20
4. df = pd.DataFrame({
5. 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
6. 'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
7. 'y': np.random.rand(N),
8. 'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
9. 'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
10. })
11. #重置行、列索引標簽
12. df_reindexed = df.reindex(index=[0,2,5], columns=['A', 'C', 'B'])
13. print(df_reindexed)

輸出結果：

           A       C   B
0 2020-12-07  Medium NaN
2 2020-12-09     Low NaN
5 2020-12-12    High NaN

現有 a、b 兩個 DataFrame 對象，如果想讓 a  的行索引與 b 相同，您可以使用 reindex_like() 方法。示例如下：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. a = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['col1','col2','col3'])
4. b = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3'])
5. a= a.reindex_like(b)
6. print(a)

輸出結果：

       col1      col2      col3
0  1.776556 -0.821724 -1.220195
1 -1.401443  0.317407 -0.663848
2  0.300353 -1.010991  0.939143
3  0.444041 -1.875384  0.846112
4  0.967159  0.369450 -0.414128
5  0.320863 -1.223477 -0.337110
6 -0.933665  0.909382  1.129481

上述示例，a 會按照 b 的形式重建行索引。需要特別注意的是，a 與 b 的列索引標簽必須相同。

填充元素值

reindex_like() 提供了一個可選的參數method，使用它來填充相應的元素值，參數值介紹如下：

• pad/ffill：向前填充值；
• bfill/backfill：向后填充值；
• nearest：從距離最近的索引值開始填充。

示例如下：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
4. df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
5. #使df2和df1行標簽相同
6. print(df2.reindex_like(df1))
7. #向前填充
8. print(df2.reindex_like(df1,method='ffill'))

輸出結果：

#填充前
       col1      col2      col3
0  0.129055  0.835440  0.383065
1 -0.357231  0.379293  1.211549
2       NaN       NaN       NaN
3       NaN       NaN       NaN
4       NaN       NaN       NaN
5       NaN       NaN       NaN
#填充后
       col1      col2      col3
0  0.129055  0.835440  0.383065
1 -0.357231  0.379293  1.211549
2 -0.357231  0.379293  1.211549
3 -0.357231  0.379293  1.211549
4 -0.357231  0.379293  1.211549
5 -0.357231  0.379293  1.211549

限制填充行數

reindex_like() 還提供了一個額外參數 limit，該參數用來控制填充的最大行數。示例如下：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
4. df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
5. print (df2.reindex_like(df1))
6. #最多填充2行
7. print (df2.reindex_like(df1,method='ffill',limit=2))

輸出結果：

       col1      col2      col3
0 -1.829469  0.310332 -2.008861
1 -1.038512  0.749333 -0.094335
2       NaN       NaN       NaN
3       NaN       NaN       NaN
4       NaN       NaN       NaN
5       NaN       NaN       NaN

       col1      col2      col3
0 -1.829469  0.310332 -2.008861
1 -1.038512  0.749333 -0.094335
2 -1.038512  0.749333 -0.094335
3 -1.038512  0.749333 -0.094335
4       NaN       NaN       NaN
5       NaN       NaN       NaN

由上述示例可以看出，填充了 2、3 行 缺失值，也就是只填充了 2 行數據。

重命名標簽

rename() 方法允許您使用某些映射(dict或Series)或任意函數來對行、列標簽重新命名，示例如下：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
4. df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
5. print (df1)
6. #對行和列重新命名
7. print (df1.rename(columns={'col1' : 'c1', 'col2' : 'c2'},index = {0 : 'apple', 1 : 'banana', 2 : 'durian'}))

輸出結果：

       col1      col2      col3
0 -1.762133 -0.636819 -0.309572
1 -0.093965 -0.924387 -2.031457
2 -1.231485 -0.738667  1.415724
3 -0.826322  0.206574 -0.731701
4  1.863816 -0.175705  0.491907
5  0.677361  0.870041 -0.636518

              c1        c2      col3
apple  -1.762133 -0.636819 -0.309572
banana -0.093965 -0.924387 -2.031457
durian -1.231485 -0.738667  1.415724
3      -0.826322  0.206574 -0.731701
4       1.863816 -0.175705  0.491907
5       0.677361  0.870041 -0.636518

rename() 方法提供了一個 inplace 參數，默認值為 False，表示拷貝一份原數據，並在復制后的數據上做重命名操作。若 inplace=True 則表示在原數據的基礎上重命名。