python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法

下面是针对"python pandas对Series和DataFrame的重置索引reindex方法"的详细讲解攻略：

1. 什么是重置索引

重置索引是指重新生成一组新的索引数组并应用于数组的数据，其目的是将索引重新排序以保证数据标签的唯一性和有序性。在pandas中，可以通过reindex方法实现对Series和DataFrame索引的重置。

2. 重置Series的索引

重置Series的索引时，可以使用reindex方法，将新的索引数组传递给该方法即可。下面使用示例来说明：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series([3, 1, 4, 1, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 输出Series对象
print("原始Series：\n", s)

# 重置Series索引
s_reindexed = s.reindex(['e', 'd', 'c', 'b', 'a'])

# 输出重置索引后的Series
print("重置索引后的Series：\n", s_reindexed)

在上述代码中，我们先创建了一个指定索引的Series对象，然后使用reindex方法将索引重新排列，得到了重置索引后的Series。可以看到，重置索引后的Series中数据与原始数据相同，但索引不同，且按照指定顺序排列。

3. 重置DataFrame的索引

重置DataFrame的索引时，可以使用reindex方法，为行和列提供新的索引数组即可。下面使用示例来说明：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=["a", "b", "c"])

# 输出DataFrame对象
print("原始DataFrame：\n", df)

# 重置DataFrame行索引
df_reindexed_rows = df.reindex(["c", "a", "b"])

# 输出重置行索引后的DataFrame
print("重置行索引后的DataFrame：\n", df_reindexed_rows)

# 重置DataFrame列索引
df_reindexed_columns = df.reindex(columns=["B", "A"])

# 输出重置列索引后的DataFrame
print("重置列索引后的DataFrame：\n", df_reindexed_columns)

在上述代码中，我们先创建了一个DataFrame对象，然后使用reindex方法分别对行和列进行了索引重置。可以看到，重置行索引后的DataFrame中，行数据与原始数据相同，但行索引按照指定顺序排列，而列索引则保持不变；重置列索引后的DataFrame中，列数据与原始数据相同，但列索引按照指定顺序排列，而行索引则保持不变。

4. 其他参数

在使用reindex方法时，还有一些其他参数可以使用，这里简要说明一下：

• fill_value：指定一个缺失值，当重置索引后，原来不存在的索引位置会用该值填充。
• method：指定插值方法，即对重置后的索引位置使用什么方式进行填充，可以选择ffill（前向填充）或bfill（后向填充）。
• limit：指定插值方式的最大填充量。

这里不再给出示例，有需要的可以自行尝试。

综上所述，以上就是关于python pandas对Series和DataFrame的重置索引reindex方法的完整攻略。希望可以对大家有所帮助。