dataframe pandas reindex|极客笔记

dataframe pandas reindex

在数据分析过程中，经常需要对数据进行重新索引（reindexing）。这是因为在实际工作中，数据的索引可能会因为各种原因（如排序、筛选或合并等操作）而改变，导致数据的顺序与我们期望的不一致。Pandas库提供了强大的数据结构和数据操作工具，使得数据的重新索引变得简单快捷。本文将详细介绍如何使用Pandas中的DataFrame进行重新索引，包括基本的重新索引操作、填充缺失值、使用多索引等高级功能。

基本重新索引

重新索引的基本思想是创建一个新的DataFrame，其索引与我们指定的索引相匹配。如果原始数据中存在与新索引匹配的行，则这些行会被保留在新的DataFrame中；如果不存在，则会在新DataFrame中插入缺失值。

示例代码1：基本重新索引

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index)
print(df_reindexed)

Output:

dataframe pandas reindex

示例代码2：使用`fill_value`参数填充缺失值

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index, fill_value=0)
print(df_reindexed)

Output:

dataframe pandas reindex

使用方法填充缺失值

在重新索引时，Pandas允许我们使用不同的方法来填充缺失值，例如向前填充（ffill）或向后填充（bfill）。

示例代码3：向前填充缺失值

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index).fillna(method='ffill')
print(df_reindexed)

示例代码4：向后填充缺失值

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index).fillna(method='bfill')
print(df_reindexed)

使用多索引

在Pandas中，我们可以使用多级索引（MultiIndex）来表示具有多个维度的数据。这使得数据的重新索引更加灵活。

示例代码5：创建多索引DataFrame

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)])
df_multi = pd.DataFrame({
    'A': range(4),
    'B': range(4, 8)
}, index=index)
print(df_multi)

Output:

dataframe pandas reindex

示例代码6：多索引重新索引

import pandas as pd

new_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 2), ('c', 1)])
df_multi = pd.DataFrame({
    'A': range(4),
    'B': range(4, 8)
}, index=index)
df_multi_reindexed = df_multi.reindex(new_index)
print(df_multi_reindexed)

重新索引列

除了对行进行重新索引，Pandas还允许我们对列进行重新索引。

示例代码7：重新索引列

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

columns = ['B', 'A', 'C']
df_reindexed_columns = df.reindex(columns=columns)
print(df_reindexed_columns)

Output:

dataframe pandas reindex

使用`reindex_like`方法

如果我们想要将一个DataFrame的索引调整为与另一个DataFrame相同，可以使用reindex_like方法。

示例代码8：使用`reindex_like`

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

df_other = pd.DataFrame(index=['d', 'c', 'b', 'a'])
df_reindexed_like = df.reindex_like(df_other)
print(df_reindexed_like)

Output:

dataframe pandas reindex

结合`loc`和`iloc`进行重新索引

在某些情况下，我们可能想要基于标签或位置进行更灵活的重新索引。这时，可以结合使用loc和iloc。

示例代码9：使用`loc`进行重新索引

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

new_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 2), ('c', 1)])
df_loc_reindexed = df.loc[new_index]
print(df_loc_reindexed)

示例代码10：使用`iloc`进行重新索引

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

positions = [2, 1, 0, 3]  # 假设我们有一个位置列表
df.iloc[positions]
print(df)

使用`drop`删除行或列

在重新索引的过程中，我们可能想要删除某些不需要的行或列。

示例代码11：删除行

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

df_dropped = df.drop(['a', 'c'])
print(df)

Output:

dataframe pandas reindex

示例代码12：删除列

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])
df_dropped_columns = df.drop(columns=['B'])
print(df_dropped_columns)

Output:

dataframe pandas reindex

使用`rename`更改索引或列名

有时候，我们需要更改DataFrame的索引或列名。

示例代码13：更改索引名

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])
df_renamed_index = df.rename(index={'a': 'alpha', 'b': 'beta'})
print(df_renamed_index)

Output:

dataframe pandas reindex

示例代码14：更改列名

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])
df_renamed_columns = df.rename(columns={'A': 'Alpha', 'B': 'Beta'})
print(df_renamed_columns)

Output:

dataframe pandas reindex

结合`sort_index`和`sort_values`进行重新索引

在重新索引的同时，我们可能还想要对数据进行排序。

示例代码15：按索引排序

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])
# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index).fillna(method='bfill')

df_sorted_index = df_reindexed.sort_index()
print(df_sorted_index)

示例代码16：按值排序

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])
# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index).fillna(method='bfill')

df_sorted_values = df.sort_values(by='B', ascending=False)
print(df_sorted_values)

使用`reset_index`重置索引

最后，如果我们想要将索引重置为默认的整数索引，可以使用reset_index方法。

示例代码17：重置索引

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])
# 重新索引
new_index = ['c', 'b', 'a', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index).fillna(method='bfill')

df_reset_index = df_reindexed.reset_index()
print(df_reset_index)