从 0 重新索引 pandas 数据帧 - Python

在进行数据分析时，经常需要重新整理数据集的索引。重新索引是指创建一个新的索引，该索引按指定的方式映射到原始数据帧的行。Pandas提供了reindex()方法来处理重新索引。本文将介绍如何使用reindex()方法将Pandas数据帧重新索引到0。

1. 创建 Pandas 数据帧

首先，我们需要创建一个Pandas数据帧来演示如何重新索引。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含 3 行、2 列的 Pandas 数据帧
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df)

输出结果：

   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

2. 重新索引到 0

现在，我们将利用reindex()方法来重新索引Pandas数据帧，以便所有行都从0开始进行重新索引：

# 将 Pandas 数据帧重新索引到 0
df = df.reindex(range(3))
print(df)

输出结果：

     a    b
0  1.0  4.0
1  2.0  5.0
2  3.0  6.0

在此示例中，我们将range(3)传递给reindex()方法，该方法会返回一个具有行索引[0, 1, 2]的新数据帧。由于我们没有指定如何处理缺失值，因此结果数据帧中的值将自动填充为NaN。

3. 使用 fill_value 填充缺失值

您可以使用fill_value参数来指定缺失值的填充值。例如，我们将缺失值填充为0：

# 将 Pandas 数据帧重新索引到 0 并填充缺失值
df = df.reindex(range(3), fill_value=0)
print(df)

输出结果：

   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在此示例中，我们将fill_value参数设置为0，因此数据帧中的缺失值被填充为0。

4. 使用 method 参数插值

您还可以使用method参数指定插值，以便在重建索引时填充缺失值。例如，我们可以使用ffill(前向插值)方法：

# 使用前向插值将 Pandas 数据帧重新索引到 0
df = df.reindex(range(5), method='ffill')
print(df)

输出结果：

   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  3  6
4  3  6

在此示例中，我们将method参数设置为ffill，因此Pandas对缺失值进行前向填充：缺失值被填充为之前的值。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用reindex()方法将Pandas数据帧重新索引到0。您可以将此方法用于创建新的索引，以在数据分析过程中提供更好的数据可视化，并进行简单的插值。Pandas还提供其他选项和参数来定制重建索引处理方式。