pandas之重新索引

pandas有一个很重要的方法是reindex,它的作用是创建一个适应新索引的新对象。

对于Series

直接上代码：

import numpy as np

from pandas import Series,DataFrame

ser = Series([-2.4, -1.4, 1.8, 2.8],['z','c','x','d'])

ser
Out[6]: 
z   -2.4
c   -1.4
x    1.8
d    2.8
dtype: float64

ser.reindex(['a','z','x','b','c','d'])
Out[8]: 
a    NaN
z   -2.4
x    1.8
b    NaN
c   -1.4
d    2.8
dtype: float64

可以观察到，reindex根据索引进行了重排，并且，如果所以不存在的话就会引入缺失值NaN。

我们可以指定索引所指向的值，使用fill_value参数：

ser.reindex(['a','z','x','b','c','d'],fill_value = 0)
Out[10]: 
a    0.0
z   -2.4
x    1.8
b    0.0
c   -1.4
d    2.8
dtype: float64

而对于一些有序数据，我们有事可能需要进行插值，进而补充确实数据，这样的话，我们可以使用method参数：

ser1 = Series(['Y','P','Z','X'],index = [0, 2, 5, 7])

ser1
Out[12]: 
0    Y
2    P
5    Z
7    X
dtype: object

ser1.reindex(range(8),method='ffill')#前向填充
Out[13]: 
0    Y
1    Y
2    P
3    P
4    P
5    Z
6    Z
7    X
dtype: object

ser1.reindex(range(8),method='bfill')#后向填充
Out[14]: 
0    Y
1    P
2    P
3    Z
4    Z
5    Z
6    X
7    X
dtype: object

可以注意到：

**ffill就是把前面的值向后填充，另外参数pad的作用与其一致。

bfill的作用是把后面的值向前填充，参数backfill的作用与其一致。**

对于DataFrame

reindex可以修改行和列的索引。如果只传入一个序列，就会重新索引行

不知道，你有没有注意到，在pandas中如果只传入一个序列，或者索引，一般默认是修改行，或者索引行。

frame = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = ['x','y','z'],columns=['BJ','TJ','HEB'])

frame
Out[18]: 
   BJ  TJ  HEB
x   0   1    2
y   3   4    5
z   6   7    8

frame1 = frame.reindex(['x','z','s','y'])#重新索引行

frame1
Out[20]: 
    BJ   TJ  HEB
x  0.0  1.0  2.0
z  6.0  7.0  8.0
s  NaN  NaN  NaN
y  3.0  4.0  5.0

frame.reindex(columns=['TJ','SJZ','BJ','HEB'])#重新索引列
Out[21]: 
   TJ  SJZ  BJ  HEB
x   1  NaN   0    2
y   4  NaN   3    5
z   7  NaN   6    8

frame.reindex(index=['a','b','c','d'],method = 'ffill',columns=['BJ','SD','HEB','TJ'])#重新索引列和行，并插值
Out[34]: 
   BJ  SD  HEB  TJ
a   0 NaN    2   1
b   0 NaN    2   1
c   3 NaN    5   4
d   6 NaN    8   7

可以注意到，进行行列一起索引的时候，行也必须指定参数index，而插值的结果，只会沿着行应用。

但是没有想明白，为什么会出现以下的状况：

frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'ffill',columns=['TJ','SJZ','BJ','HEB'])
Out[23]: 
    TJ  SJZ   BJ  HEB
x  1.0  NaN  0.0  2.0
z  7.0  NaN  6.0  8.0
s  NaN  NaN  NaN  NaN
y  4.0  NaN  3.0  5.0

frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'ffill',columns=['TJ','SJZ','BJ'])
Out[24]: 
    TJ  SJZ   BJ
x  1.0  NaN  0.0
z  7.0  NaN  6.0
s  NaN  NaN  NaN
y  4.0  NaN  3.0

frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'ffill')
Out[26]: 
    BJ   TJ  HEB
x  0.0  1.0  2.0
z  6.0  7.0  8.0
s  NaN  NaN  NaN
y  3.0  4.0  5.0

frame.reindex(index = ['x','z','s','y'],method = 'bfill')
Out[28]: 
   BJ  TJ  HEB
x   0   1    2
z   6   7    8
s   0   1    2
y   3   4    5

求解。

标签ix可以使重新索引变得很简便，不需要指定index和columns参数。

frame.ix[['a','b','c','d'],['BJ','TJ','SD','HEB']]
Out[37]: 
    BJ   TJ  SD  HEB
a  0.0  1.0 NaN  2.0
b  NaN  NaN NaN  NaN
c  3.0  4.0 NaN  5.0
d  6.0  7.0 NaN  8.0

但是经过试验，好像reindex不指定也可以，

frame.reindex(['a','b','c','d'],['BJ','TJ','SD','HEB'])
Out[35]: 
    BJ   TJ  SD  HEB
a  0.0  1.0 NaN  2.0
b  NaN  NaN NaN  NaN
c  3.0  4.0 NaN  5.0
d  6.0  7.0 NaN  8.0

但是，如果要进行插值，就必须指定参数。