重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。

可以通过索引来实现多个操作 -

  • 重新排序现有数据以匹配一组新的标签。
  • 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。

示例

import pandas as pd
import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({
'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
'y': np.random.rand(N),
'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
}) #reindex the DataFrame
df_reindexed = df.reindex(index=[0,2,5], columns=['A', 'C', 'B']) print (df_reindexed)
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

            A    C     B
0 2016-01-01 Low NaN
2 2016-01-03 High NaN
5 2016-01-06 Low NaN
Shell

重建索引与其他对象对齐

有时可能希望采取一个对象和重新索引,其轴被标记为与另一个对象相同。 考虑下面的例子来理解这一点。

示例

import pandas as pd
import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3']) df1 = df1.reindex_like(df2)
print df1
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

          col1         col2         col3
0 -2.467652 -1.211687 -0.391761
1 -0.287396 0.522350 0.562512
2 -0.255409 -0.483250 1.866258
3 -1.150467 -0.646493 -0.222462
4 0.152768 -2.056643 1.877233
5 -1.155997 1.528719 -1.343719
6 -1.015606 -1.245936 -0.295275
Shell

注意 - 在这里,df1数据帧(DataFrame)被更改并重新编号,如df2。 列名称应该匹配,否则将为整个列标签添加NAN

填充时重新加注

reindex()采用可选参数方法,它是一个填充方法,其值如下:

  • pad/ffill - 向前填充值
  • bfill/backfill - 向后填充值
  • nearest - 从最近的索引值填充

示例

import pandas as pd
import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3']) # Padding NAN's
print df2.reindex_like(df1) # Now Fill the NAN's with preceding Values
print ("Data Frame with Forward Fill:")
print df2.reindex_like(df1,method='ffill')
Python

执行上面示例代码时,得到以下结果 -

         col1        col2       col3
0 1.311620 -0.707176 0.599863
1 -0.423455 -0.700265 1.133371
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN Data Frame with Forward Fill:
col1 col2 col3
0 1.311620 -0.707176 0.599863
1 -0.423455 -0.700265 1.133371
2 -0.423455 -0.700265 1.133371
3 -0.423455 -0.700265 1.133371
4 -0.423455 -0.700265 1.133371
5 -0.423455 -0.700265 1.133371
Shell

注 - 最后四行被填充了。

重建索引时的填充限制

限制参数在重建索引时提供对填充的额外控制。限制指定连续匹配的最大计数。考虑下面的例子来理解这个概念 -

示例

import pandas as pd
import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3']) # Padding NAN's
print df2.reindex_like(df1) # Now Fill the NAN's with preceding Values
print ("Data Frame with Forward Fill limiting to 1:")
print df2.reindex_like(df1,method='ffill',limit=1)
Python

在执行上面示例代码时,得到以下结果 -

         col1        col2        col3
0 0.247784 2.128727 0.702576
1 -0.055713 -0.021732 -0.174577
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN Data Frame with Forward Fill limiting to 1:
col1 col2 col3
0 0.247784 2.128727 0.702576
1 -0.055713 -0.021732 -0.174577
2 -0.055713 -0.021732 -0.174577
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
Shell

注意 - 只有第7行由前6行填充。 然后,其它行按原样保留。

重命名

rename()方法允许基于一些映射(字典或者系列)或任意函数来重新标记一个轴。
看看下面的例子来理解这一概念。

示例

import pandas as pd
import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
print df1 print ("After renaming the rows and columns:")
print df1.rename(columns={'col1' : 'c1', 'col2' : 'c2'},
index = {0 : 'apple', 1 : 'banana', 2 : 'durian'})
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

         col1        col2        col3
0 0.486791 0.105759 1.540122
1 -0.990237 1.007885 -0.217896
2 -0.483855 -1.645027 -1.194113
3 -0.122316 0.566277 -0.366028
4 -0.231524 -0.721172 -0.112007
5 0.438810 0.000225 0.435479 After renaming the rows and columns:
c1 c2 col3
apple 0.486791 0.105759 1.540122
banana -0.990237 1.007885 -0.217896
durian -0.483855 -1.645027 -1.194113
3 -0.122316 0.566277 -0.366028
4 -0.231524 -0.721172 -0.112007
5 0.438810 0.000225 0.435479
Shell

rename()方法提供了一个inplace命名参数,默认为False并复制底层数据。 指定传递inplace = True则表示将数据重命名。

Pandas重建索引的更多相关文章

  1. Pandas | 08 重建索引

    重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签. 可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. import pandas a ...

  2. pandas重新索引

    #重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. #可以通过索引来实现多个操作 - #重新排序现有数据以匹配一组新的标签. #在没有标签数据的 ...

  3. 重建索引提高SQL Server性能

    大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数 ...

  4. DBCC DBREINDEX重建索引提高SQL Server性能

    大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数 ...

  5. SQL Server 2012 批量重建索引

    关于索引的概念可以看看宋大牛的博客 T-SQL查询高级—SQL Server索引中的碎片和填充因子 整个数据库的索引很多,索引碎片多了,不可能一个个的去重建,都是重复性的工作,所以索性写了个存储过程, ...

  6. SQL Server重建索引计划

    每周日2点进行”一致性检查“ 每周六1点进行”重建索引“,重建索引会自动完成更新统计信息操作

  7. SQL Server通过整理索引碎片和重建索引提高速度

    本文章转载:http://database.51cto.com/art/201108/282408.htm SQL Server数据库中,当索引碎片太多时,就会拖慢数据库查询的速度.这时我们可以通过整 ...

  8. 11G在线重建索引

    SQL> select count(*) from test_idx; COUNT(*) ---------- 19087751 SQL> select segment_name,segm ...

  9. Oracle 重建索引脚本

    该指数是一个有力的武器,以提高数据库的查询性能. 没有索引,喜欢同样的标签库没有书籍,找书,他们想预订比登天还难.中,尤其是在批量的DML的情形下会产生对应的碎片.以及B树高度会发生对应变化.因此能够 ...

随机推荐

  1. server.xml文件详解

    一.server.xml文件介绍 1.server.xml作用     Server.xml配置文件用于对整个容器进行相关的配置. 2.server.xml文件的配置元素列表 <Server&g ...

  2. 3 CActiveXUI的一个Bug

    如果主窗口直接用变量生成,则关闭窗口时会产生崩溃            如果用new的方式生成,则不会崩溃,所以给出一个临时的快速解决方案,即主窗口都用new生成,_tWinMain改为下面这样: i ...

  3. Linux基础命令(四)

    作业一:1) 开启Linux系统前添加一块大小为15G的SCSI硬盘 [root@bogon ~]# fdisk -l Disk /dev/sda: 21.5 GB, 21474836480 byte ...

  4. 海量数据存储之nosql教程(转)

    add by zhj: 不错的系列,作者介绍了NoSQL数据库,并重点研究了Memcached和Redis,不知道后续是否还有其它NoSQL数据库的文章 海量数据存储之nosql教程之-01基础理论 ...

  5. window安装redis数据库

    1.下载安装包 1.百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1MrAK5Suc1xpzkbp1WQbP0A 提取码:u9uq 2.GitHub:https://github.co ...

  6. 我的Android进阶之旅------>Android Studio 快捷键整理分享

    正式转战Android Studio了,首先把Android Studio的快捷键摘录下来,以备后用. (官网的快捷键列表如下  https://developer.android.com/studi ...

  7. 使用.gitignore忽略文件

    单个项目配置 在.git文件夹同目录下打开git bash,执行命令: touch .gitignore 生成“.gitignore”文件. 在”.gitignore” 文件里输入你要忽略的文件夹及其 ...

  8. 设置SVN提交日志必填

    1.打开visualSVN Server2.打开Repositories3.右键需要控制的项目->所有任务->manage hooks...4.选择Hooks tab,点击Pre-comm ...

  9. 微信小程序 使用腾讯地图SDK详解及实现步骤

    信小程序 使用腾讯地图SDK详解及实现步骤    微信小程序JavaScript SDK: 官方文档:http://lbs.qq.com/qqmap_wx_jssdk/index.html 步骤: 1 ...

  10. 安装三大浏览器驱动driver

    1.chromedriver 下载地址:https://code.google.com/p/chromedriver/downloads/list 2.Firefox的驱动geckodriver 下载 ...