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Pandas数据框架中的重新索引

  • Post category:Python

Pandas是数据科学家中非常流行的Python库，在数据预处理和数据分析中发挥着重要的作用。其中，Pandas的数据框架 DataFrame 是其中一个非常重要的数据类型之一，提供了一种以标签为索引的二维数据结构，类似于Excel表格。而在 Pandas 中，重新索引是一个常见的操作，本文将详细讲解 Pandas 数据框架中的重新索引过程及其实例说明。

1. 什么是重新索引

Pandas 中的 reindex() 可以用来改变 Series 或 DataFrame 的索引，它会根据新的索引值创建一个新对象。如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值 NaN。

在重新索引的过程中，我们可以指定新的行、列索引，并且可以选择如何填充这些新索引位置缺失的值。

2. DataFrame 重新索引实例

以下是一个简单的 Pandas 数据框架：

import pandas as pd

data = {'state': ['Florida', 'Texas', 'California', 'New York'],
        'year': [2019, 2020, 2021, 2022],
        'population': [21.3, 28.7, 39.5, 19.5]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

        state  year  population
0     Florida  2019        21.3
1       Texas  2020        28.7
2  California  2021        39.5
3    New York  2022        19.5

现在，我们要对该数据框架进行重新索引：

new_index = ['A', 'B', 'C', 'D']

df_reindexed = df.reindex(new_index)
print(df_reindexed)

输出结果为：

       state  year  population
A        NaN   NaN         NaN
B        NaN   NaN         NaN
C        NaN   NaN         NaN
D        NaN   NaN         NaN

可以看到，新的索引值 A、B、C、D 现在已经包含在数据框架中，但是它们的值均为 NaN。

3. 在行和列上重新索引

使用 reindex() 方法，我们可以在行和列上重新索引数据框架。例如，我们可以将上述的数据框架列的顺序进行更改，并添加一个新列：

new_index = ['A', 'B', 'C', 'D']

new_columns = ['year', 'state', 'population', 'new_column']

df_reindexed = df.reindex(new_index, columns=new_columns)
print(df_reindexed)

输出结果为：

   year       state  population  new_column
A   NaN        NaN         NaN         NaN
B   NaN        NaN         NaN         NaN
C   NaN        NaN         NaN         NaN
D   NaN        NaN         NaN         NaN

可以看到，现在数据框架的索引和列都已经被更改了，但是存在的缺失值仍然为 NaN。

4. 重新索引时指定填充值

在某些情况下，我们需要重新索引之后对于缺失值进行填充。使用 Pandas 中的 reindex() 方法，我们可以通过指定 fill_value 参数来填充缺失值：

new_index = ['A', 'B', 'C', 'D']

df_reindexed = df.reindex(new_index, fill_value=0)
print(df_reindexed)

输出结果为：

        state  year  population
A           0     0         0.0
B           0     0         0.0
C           0     0         0.0
D           0     0         0.0

可以看到，现在缺失值已经被填充为 0 了。

5. 重新索引时插值

有时候我们需要在重新索引时进行插值，以使得新生成的数据框架更加平滑连续。使用 Pandas 中的 reindex() 方法，我们可以指定 method 参数来进行插值：

new_index = ['A', 'B', 'C', 'D']

df_reindexed = df.reindex(new_index, method='ffill')
print(df_reindexed)

输出结果为：

        state  year  population
A     Florida  2019        21.3
B       Texas  2020        28.7
C  California  2021        39.5
D    New York  2022        19.5

可以看到，在新生成的数据框架中，缺失的值已经被用前面的值填充了。

6. 小结

在 Pandas 数据框架中进行重新索引可以帮助我们更好地处理数据、找到缺失值并进行填充，并且可以选择插值方法使得数据变得更加平滑连续。在使用 Pandas 的 reindex() 方法时，我们需要注意指定新的索引值，同时还需要特别关注如何填充新索引位置缺失的值。

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