Python | 熊猫 dataframe.reindex_like()

介绍

熊猫（Pandas）是一种广泛使用的数据操作工具，它提供了许多方便的方法来操作数据，其中之一是reindex_like()方法。

reindex_like()方法被设计用来将指定熊猫数据帧对象重新索引为另一个熊猫数据帧对象。这意味着，方法将返回一个已重新索引为指定数据帧形状的新数据帧对象。

语法

DataFrame.reindex_like(other,method=None,copy=True,fill_value=None,limit=None,level=None)

参数解释：

• other参数是一个熊猫数据帧的实例，用于按照其索引重新索引此数据帧。
• method参数规定了如何插值缺失的值。
• copy参数默认为True，表示如果原始数据帧需要拷贝，则进行复制。
• fill_value参数表示在重建索引过程中用于填充缺失值的值。
• limit参数表示在重新索引数据帧时要连续填充的最大值数。
• level参数表示要从MultiIndex重建的级别索引，组合索引与其他索引。

示例

import pandas as pd 

# 创建一个熊猫数据帧
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 创建另一个熊猫数据帧，用于指定数据帧的形状
df2 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20],
    'B': [30, 40],
    'C': [50, 60]
})

# 使用reindex_like()方法将df2重建为每列与df1相同的数据帧
df3 = df2.reindex_like(df1)

print(df3)

结果：

    A   B   C
0  10  30  50
1  20  40  60
2 NaN NaN NaN

总结

reindex_like()方法可以让您轻松地将熊猫数据帧重新索引为与另一个数据帧具有相同形状的新数据帧。无论您使用的是单列DataFrame对象还是多列DataFrame对象，都可以使用此方法以最小的代码量和努力将其重新索引到相应的索引。

参考文献

• pandas.DataFrame.reindex_like