Python Pandas - 重新索引

Reindexing 改变了 DataFrame 的行标签和列标签。 reindex 意味着使数据符合沿特定轴的给定标签集。

可以通过索引来完成多个操作，例如 −

• 重新排序现有数据以匹配一组新标签。

• 在不存在标签数据的标签位置插入缺失值 (NA) 标记。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

N=20

df = pd.DataFrame({
   'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
   'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
   'y': np.random.rand(N),
   'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
   'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
})

#reindex the DataFrame
df_reindexed = df.reindex(index=[0,2,5], columns=['A', 'C', 'B'])

print df_reindexed

它的输出如下 −

            A    C     B
0  2016-01-01  Low   NaN
2  2016-01-03  High  NaN
5  2016-01-06  Low   NaN

重新索引以与其他对象对齐

您可能希望获取一个对象并重新索引其轴以与另一个对象标记相同。 请考虑以下示例以理解相同的内容。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3'])

df1 = df1.reindex_like(df2)
print df1

它的输出如下 −

          col1         col2         col3
0    -2.467652    -1.211687    -0.391761
1    -0.287396     0.522350     0.562512
2    -0.255409    -0.483250     1.866258
3    -1.150467    -0.646493    -0.222462
4     0.152768    -2.056643     1.877233
5    -1.155997     1.528719    -1.343719
6    -1.015606    -1.245936    -0.295275

注意 − 在这里，df1 DataFrame 像 df2 一样被更改和重新索引。 列名应匹配，否则将为整个列标签添加 NAN。

重新索引时填充

reindex() 采用可选参数方法，该方法是填充方法，其值如下 −

• pad/ffill − 向前填充值

• bfill/backfill − 向后填充值

• nearest − 从最近的索引值填充

示例

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])

# Padding NAN's
print df2.reindex_like(df1)

# Now Fill the NAN's with preceding Values
print ("Data Frame with Forward Fill:")
print df2.reindex_like(df1,method='ffill')

它的输出如下 −

         col1        col2       col3
0    1.311620   -0.707176   0.599863
1   -0.423455   -0.700265   1.133371
2         NaN         NaN        NaN
3         NaN         NaN        NaN
4         NaN         NaN        NaN
5         NaN         NaN        NaN

Data Frame with Forward Fill:
         col1        col2        col3
0    1.311620   -0.707176    0.599863
1   -0.423455   -0.700265    1.133371
2   -0.423455   -0.700265    1.133371
3   -0.423455   -0.700265    1.133371
4   -0.423455   -0.700265    1.133371
5   -0.423455   -0.700265    1.133371

注意 − The last four rows are padded.

重新索引时的填充限制

limit 参数在重新索引时提供了对填充的额外控制。 限制指定连续匹配的最大计数。 让我们考虑下面的例子来理解相同的 −

示例

import pandas as pd
import numpy as np
 
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])

# Padding NAN's
print df2.reindex_like(df1)

# Now Fill the NAN's with preceding Values
print ("Data Frame with Forward Fill limiting to 1:")
print df2.reindex_like(df1,method='ffill',limit=1)

它的输出如下 −

         col1        col2        col3
0    0.247784    2.128727    0.702576
1   -0.055713   -0.021732   -0.174577
2         NaN         NaN         NaN
3         NaN         NaN         NaN
4         NaN         NaN         NaN
5         NaN         NaN         NaN

Data Frame with Forward Fill limiting to 1:
         col1        col2        col3
0    0.247784    2.128727    0.702576
1   -0.055713   -0.021732   -0.174577
2   -0.055713   -0.021732   -0.174577
3         NaN         NaN         NaN
4         NaN         NaN         NaN
5         NaN         NaN         NaN

注意 − 注意，只有第 7 行被前面的第 6 行填充。 然后，行保持原样。

重命名

rename() 方法允许您根据某些映射（dict 或 Series）或任意函数重新标记轴。

让我们考虑下面的例子来理解这一点 −

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
print df1

print ("After renaming the rows and columns:")
print df1.rename(columns={'col1' : 'c1', 'col2' : 'c2'},
index = {0 : 'apple', 1 : 'banana', 2 : 'durian'})

它的输出如下 −

         col1        col2        col3
0    0.486791    0.105759    1.540122
1   -0.990237    1.007885   -0.217896
2   -0.483855   -1.645027   -1.194113
3   -0.122316    0.566277   -0.366028
4   -0.231524   -0.721172   -0.112007
5    0.438810    0.000225    0.435479

After renaming the rows and columns:
                c1          c2        col3
apple     0.486791    0.105759    1.540122
banana   -0.990237    1.007885   -0.217896
durian   -0.483855   -1.645027   -1.194113
3        -0.122316    0.566277   -0.366028
4        -0.231524   -0.721172   -0.112007
5         0.438810    0.000225    0.435479

rename() 方法提供了一个 inplace 命名参数，默认为 False 并复制底层数据。 传递 inplace=True 以就地重命名数据。