【Python数据分析】

索引对象的其他功能

①更换索引

②对齐

③删除

一、更换索引

我们已经知道，数据结构一旦声明，index对象就不能改变

事实上，我们重新定义索引之后，我们就能够用现有的数据结构生成一个新的数据机构

pandas的reindex()函数可更换Series对象的索引。它根据新标签序列，重新调整原来Series的元素，生成一个新的Series对象

新增的索引没有值与其对应，使用NaN代替，删除了没有索引的元素

从返回的结果我们可以看出，所有的索引序列被调整过

为了更好的理解自制编制索引功能，我们先定义以下Series对象

其索引并不完整，缺失了2,3两个值。常见的需求为插入值，以得到一个完整的索引，方法是reindex(),method选项为ffill.此外，还需要定义索引的范围值。

新增元素的索引项，其元素为前面索引编号比它小那一项的索引。所以我们看到索引2,3的值为1,也就索引1的值

如果想要用新插入索引后面的元素，需要使用bfill方法

更换索引可以由Series扩展到DataFrame,不仅可以更换行索引，还可以更换列索引，甚至更换两者

二、删除

①删除Series

pandas专门提供了一种用于删除的函数：drop(),它返回不包含已删除索引及其元素的新对象

也可以删除多个标签组成的数组

删除DataFrame中的元素，需要指定元素两个轴的轴标签

②删除DataFrmae

要删除列，需要指定列的索引，但还是需要使用axis选项指定从哪个轴开始删除元素