dataframereindex詳解

一、什麼是dataframereindex

在pandas這個數據分析庫中，dataframereindex方法可以重建索引(index)，即返回一個經過重新索引後的Dataframe。這個方法是pandas中最常用的功能之一，它既可以用來修改行索引，也可以用來修改列索引。另外，該方法也可以用來重新排序原有的索引，或者重新設置索引的值。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'s1': [1, 2, 3], 's2': [4, 5, 6], 's3': [7, 8, 9]})
df1 = df.reindex([2,1,0])
print(df1)

輸出：

   s1  s2  s3
2   3   6   9
1   2   5   8
0   1   4   7

二、常見的參數含義

在使用dataframereindex方法時，我們常用到的參數有三個：index、columns、fill_value。

1.index：指定要使用的索引值，如果某個索引不存在，會添加一行或者一列。如果某些原有索引在新索引中不存在，則相應行（或列）會被刪除。

df2 = pd.DataFrame({'s1': ['a', 'b', 'c'], 's2': ['d', 'e', 'f']})
df3 = df2.reindex(index=[0, 1, 2, 3], fill_value='default')
print(df3)

輸出：

  s1 s2
0  a  d
1  b  e
2  c  f
3  default  default

2. columns：指定要使用的列索引值，如果某個列索引不存在，會添加一列或者一行。如果某些原有索引在新索引中不存在，則相應列（或行）會被刪除。

df4 = pd.DataFrame({'s1': ['a', 'b', 'c'], 's2': ['d', 'e', 'f']})
df5 = df4.reindex(columns=['s1', 's2', 's3'], fill_value='default')
print(df5)

輸出：

  s1 s2 s3
0  a  d  default
1  b  e  default
2  c  f  default

3. fill_value：缺失值的填充值，使用該參數後，會將所有缺失值填充為fill_value中指定的值。

df6 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6]})
print(df6.reindex([0,1,2], fill_value=0))

輸出：

 A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6
2  0  0  0

三、dataframereindex的附加功能

除了基本的用法外，dataframereindex方法還擁有一些附加的功能，下面將分別對這些功能進行描述。

1. 支持在指定軸上插入新的標籤

在原始數據中，如果想要添加新的標籤，只需要在傳給dataframereindex函數的列表中直接添加即可。

df7 = pd.DataFrame({'s1': [1, 2, 3], 's2': [4, 5, 6], 's3': [7, 8, 9]})
df8 = df7.reindex(index=[0,1,2,3], columns=['s1', 's2', 's3', 's4'])
print(df8)

輸出：

   s1  s2  s3  s4
0   1   4   7   NaN
1   2   5   8   NaN
2   3   6   9   NaN
3  NaN NaN NaN NaN

2. 支持對標籤進行刪除

如果想要刪除某些標籤，只需要將相應的標籤從傳給dataframereindex函數的列表中刪除即可。

df9 = pd.DataFrame({'s1': [1, 2, 3], 's2': [4, 5, 6], 's3': [7, 8, 9]})
df10 = df9.reindex(index=[0, 1], columns=['s1', 's2'])
print(df10)

輸出：

   s1  s2
0   1   4
1   2   5

3. 可以設置插入位置

在dataframereindex方法中可以指定插入標籤的位置，這是通過使用method參數來實現的。如果不指定該參數，則默認使用ffill參數（前向填充）。

df11 = pd.DataFrame({'s1': [1, 2, 3], 's2': [4, 5, 6], 's3': [7, 8, 9]})
df12 = df11.reindex(index=[0,1,2,3], method='ffill')
print(df12)

輸出：

   s1  s2  s3
0   1   4   7
1   2   5   8
2   3   6   9
3   3   6   9

method還可以使用bfill參數，這個參數會從後向前填充缺失值。

4. 可以進行索引排序

dataframereindex方法還支持對索引進行排序。通過傳入sort_parameter參數可以實現。

df13 = pd.DataFrame({'s1': [1, 2, 3], 's2': [4, 5, 6], 's3': [7, 8, 9]})
df14 = df13.reindex(index=[2, 1, 0], sort_remaining=True)
print(df14)

輸出：

   s1  s2  s3
0   1   4   7
1   2   5   8
2   3   6   9

四、總結

dataframereindex方法是pandas庫中最常用的功能之一，它可以重建索引，修改行索引、列索引、排序原有的索引，或者重新設置索引的值。除了基本的索引重建外，我們還可以利用dataframereindex方法支持的一些附加功能，如在指定軸上插入新的標籤、刪除標籤、設置插入位置以及進行索引排序。