极客笔记Pandas中Reindex函数产生Nan值的问题
在本文中，我们将介绍在使用Pandas库的Reindex函数时可能出现的Nan值的问题。Pandas是Python中常用的数据分析和处理库，对于数据的排列，清洗和筛选都提供了非常便捷和高效的操作方法。其中Reindex函数是对原来数据集的一个重新索引操作，其主要功能是返回一个已定义索引的新对象，并对数据集重新排序。
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Reindex函数的使用
在使用Reindex函数时，其中一个最常用的参数是传入一个包含新索引的序列，当原数据集不存在新索引时，函数会自动在新索引位置插入NaN值。下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('abc'))
df_reindex = df.reindex([0, 2, 4])
print(df_reindex)
输出结果如下:
a b c
0 -0.483853 -0.712757 -1.241423
2 0.846825 -0.846742 -0.265485
4 NaN NaN NaN
可以看到，由于新索引中没有原数据集中的1、3的索引位置，所以在返回的df_reindex数据集中，1、3两个位置均为NaN值。
Reindex产生Nan值的问题
对于这种情况，我们可能会遇到一个困扰：即使新增的行或列很少，但是数据量较大时，这些NaN值也会非常显眼，同时也会对数据处理产生影响。举一个例子，假如我们存在一份包含了若干学生的成绩表格和一个学籍信息表格，并需要关联两份表格数据，在没有同时存在某个学生的学籍信息时，使用pandas的Reindex函数返回的结果将存在较多的NaN值，这样无疑会对接下来的操作带来很大的麻烦，示例代码如下:
import pandas as pd
grades = pd.DataFrame({'Alice': [81, 80, 70], 'Bob': [61, 98, 83], 'Carol': [97, 89, 95]})
enrollment = pd.DataFrame({'Alice': ['Math', 'Science', 'Geography'], 'Bob': ['Science', 'English', 'History']})
print("原grades数据集：")
print(grades)
print("原enrollment数据集：")
print(enrollment)
merged_grades = grades.reindex(columns=enrollment.columns)
merged = pd.concat([merged_grades.stack(), enrollment.stack()], axis=1).reset_index(drop=True)
merged.columns = ['Name', 'Course']
print("合并的数据集：")
print(merged)
运行上述代码，可以得到下面的输出，明显可以看到，由于在两份数据集中都不存在Carol这位学生，导致合并后的结果中出现了多个NaN值，给我们的分析造成困扰。
原grades数据集：
Alice Bob Carol
0 81 61 97
1 80 98 89
2 70 83 95
原enrollment数据集：
Alice Bob
0 Math Science
1 Science English
2 Geography History
合并的数据集：
Name Course
0 Alice Math
1 Bob Science
2 Carol NaN
3 Alice Science
4 Bob English
5 Carol NaN
6 Alice Geography
7 Bob History
8 Carol NaN
解决方案
在遇到这种情况时，我们可以采用fillna()函数来填充这些NaN值以达到实用的目的。对于本例中的合并数据集，我们可以将NaN值替换为‘Not Found’字符串，示例如下：
import pandas as pd
grades = pd.DataFrame({'Alice': [81, 80, 70], 'Bob': [61, 98, 83], 'Carol': [97, 89, 95]})
enrollment = pd.DataFrame({'Alice': ['Math', 'Science', 'Geography'], 'Bob': ['Science', 'English', 'History']})
print("原grades数据集：")
print(grades)
print("原enrollment数据集：")
print(enrollment)
merged_grades = grades.reindex(columns=enrollment.columns)
merged = pd.concat([merged_grades.stack(), enrollment.stack()], axis=1).reset_index(drop=True)
merged.columns = ['Name', 'Course']
merged.fillna("Not Found", inplace=True)
print("合并后的数据集：")
print(merged)
输出结果如下所示：
原grades数据集：
Alice Bob Carol
0 81 61 97
1 80 98 89
2 70 83 95
原enrollment数据集：
Alice Bob
0 Math Science
1 Science English
2 Geography History
合并后的数据集：
Name Course
0 Alice Math
1 Bob Science
2 Carol Not Found
3 Alice Science
4 Bob English
5 Carol Not Found
6 Alice Geography
7 Bob History
8 Carol Not Found
可以看到，我们通过fillna()函数将‘Not Found’填充到了所有的NaN值上，这个解决方案无疑是非常实用的。
总结
在使用Pandas库的Reindex函数时，可能会出现多个NaN值的问题。这对处理数据带来了困扰，但我们可以使用fillna()函数来解决这个问题，通过填充特定的值提高了数据的应用价值。随着社会数据量不断的增大，Pandas库的强大功能对数据分析处理的贡献也会越来越明显，信任上述内容能为你在日后的开发过程中提供帮助。