Python Pandas之索引index相關函式

本文介紹對索引進行 重新排序reindex()以及 更換索引set_index()時的用法，需要注意的是索引物件是無法進行修改的。

重新索引 .reindex()

重新索引不是給索引重新命名，而是對索引重新排序，如果某個索引值不存在則引入缺失值。

reindex函式引數型別

使用說明

index

用於索引的新序列

method

填充缺失值方法，ffill / bfill

fill_value

缺失值替代值

limit

最大填充

例子：

df=pd.dataframe(np.arange(9)

.reshape(3,
3),index=
['a'
,'c'
,'d'
],columns=
['name'
,'id'
,'***'])
df>>
>
>name id ***
a 01
2c 345
d 67
8df2=df.reindex(
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
],method=
'ffill'
)df2
>>
>
> name id ***
a 01
2b 012
c 34
5d 6
78

在dataframe資料中，如果不希望使用預設行索引，可以在建立資料時通過index引數來設定行索引。

如果需要將某列資料作為行索引，這時需要用到 set_index()方法，與該方法相反的方法是 reset_index()。

例子：

#更換索引（區別與更新索引）

data=
datadf=pd.dataframe(data)
datadf
>>
>
> name *** year city
0 張三 female 2001 北京
1 李四 female 2001 上海
2 王五 male 2003 廣州
3 小明 male 2002 北京
datadf.set_index(
['name'
],inplace=
true
)datadf
>>
>
> *** year city
name 
張三 female 2001 北京
李四 female 2001 上海
王五 male 2003 廣州
小明 male 2002 北京
datadf.reset_index(inplace=
true
)datadf
>>
>
>name *** year city
0 張三 female 2001 北京
1 李四 female 2001 上海
2 王五 male 2003 廣州
3 小明 male 2002 北京

#排序時，索引變化

datadf2=datadf.sort_values(
'year'
)datadf2
>>
>
>name *** year city
0 張三 female 2001 北京
1 李四 female 2001 上海
3 小明 male 2002 北京
2 王五 male 2003 廣州
datadf3=datadf2.reset_index(drop=
true
)datadf3
>>
>
> name *** year city
0 張三 female 2001 北京
1 李四 female 2001 上海
2 小明 male 2002 北京
3 王五 male 2003 廣州

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