Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

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1.reindex:可以对行和列索引，默认对行索引，加上关键字columns对列索引。

import pandas as pd
data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]]
df = pd.DataFrame(data,index=['d','b','c','a'])
print(df)

默认对列索引：如果是新的索引名将会用NaN

df=df.reindex(['a','b','c','d','e'])
print(df)

加上关键字columns对列重新索引：

df=df.reindex(columns=[2,1,3,4,0])
print(df)

2.reindex插值处理：对于index为有序的数据，我们有时候可能会进行一些插值处理，只需要在reindex加上method参数即可，参数如下表

（图片来源：截图于 利用python进行数据分析 Wes McKinney 著）

例子：

import pandas as pd 
data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]]
df = pd.DataFrame(data,index=range(3))
print(df)
df=df.reindex([0,1,2,3,4,5],method='ffill')
print('--------------')
print(df)

reindex函数的相关参数：

（图片来源：截图于 利用python进行数据分析 Wes McKinney 著）