天煜科技网站建设推广的几种方式

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重建索引

其他操作

将指定列设为索引

还原索引

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重建索引

import pandas as pd
import numpydata = {'语文': [0, 19, 9, 28, 91, 56],'数学': [64, 81, 80, 17, 37, 52],'英语': [40, 25, 45, 58, 67, 57],'化学': [32, 38, 7, 12, 33, 28],'物理': [69, 43, 44, 62, 3, 67],'体育': [93, 7, 77, 95, 40, 89]
}

重建索引时，如果索引值不存在就会引入缺失值。

df = pd.DataFrame(data,index=['B', 'D', 'C', 'A', 'F', 'G'])
print(df)print(df.reindex(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'K']))

默认的缺失值为nan，可通过fill_value参数指定自定义的缺失值。

df = pd.DataFrame(data,index=['B', 'D', 'C', 'A', 'F', 'G'])
print(df)print(df.reindex(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'K'],fill_value='999'))

对于顺序数据(索引必须是单调递增或递减的),如时间序列或数值作为索引时，重建索引时会需要进行插值或填值处理，使用method参数进行设置。"backfill"和"bfill", 表示后项值填充；"ffill"和 "pad"，表示前项值填充。

df = pd.DataFrame(data,index=[2, 6, 7, 9, 10, 11])
print(df)print(df.reindex(numpy.arange(15),method='bfill'))

其他操作

将指定列设为索引

data = {'语文': [0, 19, 9, 28, 91, 56],'数学': [64, 81, 80, 17, 37, 52],'英语': [40, 25, 45, 58, 67, 57],'化学': [32, 38, 7, 12, 33, 28],'物理': [69, 43, 44, 62, 3, 67],'体育': [93, 7, 77, 95, 40, 89],'科目': ['科一', '科二', '科三', '科四', '科五', '科六']}df = pd.DataFrame(data, index=[2, 6, 7, 9, 10, 'cs'])
print(df)# 将指定列设为索引
print(df.set_index('科目'))

还原索引

还原索引后，将恢复系统默认的整型索引。

print(df.reset_index())