python中df.reindex([x,y,...], columns=[x,y,...]是什么？
python中df.reindex([x,y,...], columns=[x,y,...]是什么？
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在Python中，df.reindex() 是 pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于调整 DataFrame 的行和列以符合新的指定顺序。当你提供两个列表作为参数时，第一个列表 [x, y, ...] 用于重新排序或添加行索引，第二个列表 [x, y, ...] 用于重新排序或添加列。这个方法不会改变原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。
具体来说：
-
df.reindex(index=[x, y, ...])：这里index参数用于指定新的行索引顺序。如果某些索引在原 DataFrame 中不存在，那么对应的位置会被填充为 NaN（Not a Number）。 -
df.reindex(columns=[x, y, ...])：通过columns参数，你可以重新安排列的顺序或者添加新的列名。同样，新列中未在原 DataFrame 中出现的列会被填充为 NaN。
当同时使用 index 和 columns 参数时，如 df.reindex(index=[x, y, ...], columns=[x, y,...])，你就在同时调整行和列的顺序或结构。
例如：
import pandas as pd
# 假设有一个简单的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 reindex 调整行和列的顺序
new_df = df.reindex(index=[2, 0, 1], columns=['B', 'A'])
print(new_df)
在这个例子中，我们首先创建了一个简单的 DataFrame，然后使用 reindex 方法将行索引调整为 [2, 0, 1] 的顺序，并且把列的顺序调整为先 'B' 后 'A'。输出的新 DataFrame 将反映出这些变化。
