Pandas中DataFrame的基本操作之重新索引讲解

什么是重新索引？

在Pandas中，重新索引是指将现有的Series或DataFrame的行列索引改变为新的索引方式，例如将1,2,3,4的索引改变为4,3,2,1的索引或用字母ABC作为新的列名等等。

为什么要重新索引？

重新索引是因为在数据处理过程中，索引的命名或排列方式不一定符合我们的需求。这时需要重新定义索引来更好地表达我们的数据。

如何进行重新索引？

在Pandas中，我们可以使用reindex函数来进行重新索引。reindex函数的参数为我们新设定的索引，然后Pandas会自动按照新索引重新排列原始数据。

示例1

假设我们有一个简单的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=[0, 1, 2])

这个DataFrame的原来的索引是0, 1, 2, 列名是A,B,C. 如果我们想要将索引重新排列为1, 2, 3, 列名改成X, Y, Z，可以这样做：

df_reindexed = df.reindex(index=[1, 2, 3], columns=['X', 'Y', 'Z'])

df_reindexed中的内容如下：

     X    Y    Z
1  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN

可以看到，由于index和columns参数指定了新的索引，原先数据的列和行都被替换成了NaN。

示例2

接下来我们来看一个稍微复杂一点的例子，比如一个由字典构成的DataFrame：

data = {'name': ['Elon Musk', 'Jeff Bezos', 'Bill Gates'], 'age': [49, 57, 65], 'country': ['USA', 'USA', 'USA']}
df = pd.DataFrame(data)

这个DataFrame的内容如下：

         name  age country
0   Elon Musk   49     USA
1  Jeff Bezos   57     USA
2  Bill Gates   65     USA

现在，假设我们想要按照名字的字母顺序排序这个DataFrame，同时重置它的索引。可以这样做：

df_sorted = df.sort_values(by='name').reset_index(drop=True)

df_sorted

df_sorted中的内容如下：

         name  age country
0  Bill Gates   65     USA
1   Elon Musk   49     USA
2  Jeff Bezos   57     USA

可以看到，原本DataFrame的顺序被改变，同时索引也被重置成了0, 1, 2。

以上就是Pandas中DataFrame的基本操作之重新索引讲解的完整攻略。