Pandas数据框架中的重新索引

重新索引是Pandas数据框架中的一个重要操作，可以让我们根据需要重新排序DataFrame中的行、列或者元素，或者新增或删除行、列。下面我将为大家详细介绍Pandas数据框架中的重新索引的攻略。

基本概念

在Pandas数据框架中，重新索引（reindex）是指将已有的数据从原始数据的Index序列中取出，按照新的Index序列重新排列的操作。具体而言，就是根据新的索引列表重新对行或列进行排序，对于新添加进来的索引标签，进行插入值的填充并对缺省值进行插值（填充）。在进行重新索引的操作后，Pandas数据框架的行和列的顺序都可以被重新排序。

语法格式

DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None)

参数说明：
- labels 要索引的轴标签序列。用来指定新的索引（新的行或者列）
- index Index接受索引列表，用于生成新的索引。
- columns Column接受一个列列表参数以生成新的列。
- axis 指定要重新索引的轴，默认是index。
- method 定义填充缺失值的规则，可选值包括None（默认，缺失值为NaN），ffill（向前填充），bfill（向后填充）等。
- copy 复制数据，默认为True，生成新的底层数据。
- level 在MultiIndex的情况下，用来指定使用哪个级别的索引进行重置。
- fill_value 指定缺省值的填充规则，可选值包括None（默认）等。
- limit 当使用前向或后向填充方法时，最大填充范围。
- tolerance 在重新索引时，允许的最大误差。

操作步骤

下面我们就用一个具体的例子来演示一下如何进行重新索引的操作。

首先，我们先创建一个DataFrame对象：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5), index=["a", "b", "c", "d", "e"], columns=["A", "B", "C", "D", "E"])
print(df)

输出：

          A         B         C         D         E
a -0.339421 -0.520269 -1.115723 -1.438157  0.182267
b  0.189695  1.122329 -0.620740  0.193060 -1.651577
c -0.069310 -0.638630 -0.725155 -0.378092  0.652259
d  1.147855 -1.130939 -0.207424  0.892820  0.246305
e -0.727705 -1.753028  1.689723 -0.881743  1.711082

接下来我们可以使用reindex方法对索引进行重新排序。例如，我们可以使用以下命令将索引的顺序调换一下：

df2 = df.reindex(index=["e", "d", "c", "b", "a"])
print(df2)

输出：

          A         B         C         D         E
e -0.727705 -1.753028  1.689723 -0.881743  1.711082
d  1.147855 -1.130939 -0.207424  0.892820  0.246305
c -0.069310 -0.638630 -0.725155 -0.378092  0.652259
b  0.189695  1.122329 -0.620740  0.193060 -1.651577
a -0.339421 -0.520269 -1.115723 -1.438157  0.182267

我们也可以使用columns参数对列进行重新排序。例如，以下命令将DF中的列B、A和D的顺序调换一下：

df3 = df.reindex(columns=["B", "A", "D", "C","E"])

输出：

          B         A         D         C         E
a -0.520269 -0.339421 -1.438157 -1.115723  0.182267
b  1.122329  0.189695  0.193060 -0.620740 -1.651577
c -0.638630 -0.069310 -0.378092 -0.725155  0.652259
d -1.130939  1.147855  0.892820 -0.207424  0.246305
e -1.753028 -0.727705 -0.881743  1.689723  1.711082

在重新排序的时候，还可以使用fill_value参数对缺失值进行填充。例如，我们可以对DF重新排序，并按照索引对缺失值进行前向填充：

df4 = df.reindex(index=["e", "d", "c", "b", "a"], fill_value=1, method="ffill")
print(df4)

输出：

          A         B         C         D         E
e -0.727705 -1.753028  1.689723 -0.881743  1.711082
d  1.147855 -1.130939 -0.207424  0.892820  0.246305
c -0.069310 -0.638630 -0.725155 -0.378092  0.652259
b  0.189695  1.122329 -0.620740  0.193060 -1.651577
a -0.339421 -0.520269 -1.115723 -1.438157  0.182267

总结

重新索引是Pandas数据框架中的一项非常有用的功能，可以根据需求重新对行、列或者元素进行排序，也可以通过填充缺失值的方式对数据进行优化。熟练掌握重新索引的使用方法对于数据处理和分析非常有帮助。