Pandas DataFrame.reindex()

Pandas DataFrame.reindex()是Pandas库中重要的函数之一，它用于更改DataFrame的索引。

语法

DataFrame.reindex(index=None, columns=None, **kwargs)

参数

• index - 新的索引。如果为None，则不更改索引。
• columns - 新列。如果为None，则不更改列。
• **kwargs - 关键字参数，如fill_value，method，level，copy。

返回值

返回DataFrame对象。

示例

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy'],
        'score': [85, 90, 82],
        'gender': ['F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 更改索引
df = df.reindex([0, 2, 1])
print(df)

# 更改列
df = df.reindex(columns=['name', 'score', 'age'])
print(df)

输出结果为：

    name  score gender
0  Alice     85      F
2  Cathy     82      F
1    Bob     90      M

    name  score  age
0  Alice     85  NaN
2  Cathy     82  NaN
1    Bob     90  NaN

上面的示例中，我们首先创建一个包含name、score和gender列的DataFrame，然后使用reindex()函数更改了其索引和列。

在第一个reindex()调用中，我们通过传入一个新的索引（[0, 2, 1]）来改变DataFrame的行顺序。在第二个reindex()调用中，我们传入一个新的列列表（['name', 'score', 'age']）来改变DataFrame的列顺序，并添加了一个新的列（age），由于我们没有指定数据，所以所有值都被设置为NaN。