Python | 熊猫 dataframe.reindex_axis()

简介

在熊猫中，使用 dataframe 类型进行数据处理，指定列标签和行标签，以及对齐等都非常方便。reindex_axis() 方法就是用于重新安排熊猫中的行和列的顺序，或从中删除行和列。

语法

dataframe.reindex_axis(labels, axis=0, method=None, level=None, copy=True, limit=None, fill_value=nan)

• labels：要重排列或丢弃的新标签。新的非相同的标签将被插入缺失值。
• axis：0表示定义行，1表示定义列。默认为行（0）。
• method：插值（填补）方法，例如 ffill，bfill 等。默认 None。
• level：在 MultiIndex 中指定特定级别进行 reindex 。
• copy：默认为 True。返回重新索引的一个沿着新索引复制的数据。
• limit：如果需要向前或向后填写，则使用 fill_method，则限制应用程序的数量。
• fill_value：使用指定值替换丢失的值。

示例

>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame([[0.25, 0.5, 0.75], [0.5, 0.75, 1], [0, 1.5, 2.25], [0, 1.5, 2.25]], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['X', 'Y', 'Z'])

>>> df
      X    Y     Z
a  0.25  0.5  0.75
b  0.50  0.75  1.00
c  0.00  1.5  2.25
d  0.00  1.5  2.25

首先，我们可以使用 reindex_axis() 方法来重新排列行：

>>> df.reindex_axis(['b', 'a', 'd', 'c'])

      X    Y     Z
b  0.50  0.75  1.00
a  0.25  0.5  0.75
d  0.00  1.5  2.25
c  0.00  1.5  2.25

现在，我们尝试将 reindex_axis() 方法用于列：

>>> df.reindex_axis(['Z', 'Y', 'X'], axis=1)

      Z    Y   X
a  0.75  0.5  0.25
b  1.00  0.75  0.50
c  2.25  1.5  0.00
d  2.25  1.5  0.00

在此示例中，我们传递了一个包含新标签的列表组成的参数。注意，传递给 axis 参数的值为 1。此外，我们还可以使用 ffill、bfill 等方法来推算缺失的值。