Lập chỉ mục lại trong python

Hàm reindex[] được sử dụng để tuân thủ DataFrame với chỉ mục mới với logic điền tùy chọn, đặt NA/NaN ở các vị trí không có giá trị trong chỉ mục trước đó

cú pháp

DataFrame.reindex[self, labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None]

Điều chỉnh DataFrame thành chỉ mục mới với logic điền tùy chọn, đặt NA/NaN ở các vị trí không có giá trị trong chỉ mục trước đó. Một đối tượng mới được tạo trừ khi chỉ mục mới tương đương với chỉ mục hiện tại và copy=False

Thông số

TênMô tảLoại/Giá trị mặc địnhBắt buộc/Nhãn tùy chọn

Nhãn / chỉ mục mới để phù hợp với trục được chỉ định bởi 'trục' thành

giống như mảngChỉ mục tùy chọn, cộtCác nhãn / chỉ mục mới để tuân theo, phải được chỉ định bằng cách sử dụng từ khóa. Tốt nhất là một đối tượng Chỉ mục để tránh trùng lặp dataarray-likeOptionalaxis Trục để nhắm mục tiêu. Có thể là tên trục ['chỉ mục', 'cột'] hoặc số [0, 1]. int hoặc str, Phương thức tùy chọn

Phương pháp sử dụng để lấp đầy các lỗ hổng trong DataFrame được giới thiệu lại. Xin lưu ý. điều này chỉ áp dụng cho DataFrames/Series có chỉ số tăng/giảm đơn điệu

Lập chỉ mục lại nhãn hàng và nhãn cột thay đổi DataFrame. Điều đó có nghĩa là Reindex khớp dữ liệu để khớp với một nhóm thẻ cụ thể dọc theo một trục cụ thể. Nhiều hoạt động có thể được thực hiện thông qua lập chỉ mục như sau

• Sắp xếp lại dữ liệu hiện có để khớp với một bộ nhãn mới
• Thêm các điểm đánh dấu giá trị [NA] bị thiếu vào các vị trí thẻ nơi thẻ không phải là dữ liệu

Ghi chú. Hãy để tôi giải thích ngắn gọn một vài tính năng gọn gàng ở trên

• liệt kê []. Trả về một bản sao của dữ liệu mảng [được lồng vào nhau] dưới dạng danh sách Python. Các mục dữ liệu được chuyển đổi thành loại Python tích hợp tương thích gần nhất thông qua chức năng phần tử
• khoảng trống []. Trả về các số cách đều nhau trong phạm vi đã chỉ định
• sự lựa chọn []. Tạo một mẫu ngẫu nhiên từ một chuỗi 1-D cụ thể

Lập chỉ mục lại để căn chỉnh với các đối tượng khác

Bạn có thể muốn lấy một đối tượng và xác định lại nó để gắn nhãn trục của nó giống với đối tượng khác. Kiểm tra ví dụ dưới đây để hiểu hiện tượng tương tự

Điền trong quá trình lập chỉ mục lại

reindex[] nhận một phương thức tham số tùy chọn, là một phương thức điền với các giá trị như sau

• đệm/điền. Điền giá trị về phía trước
• bfill/backfill. Giá trị chèn lấp
• gần nhất. Dân số từ các giá trị chỉ mục gần nhất

Làm đầy các giới hạn trong quá trình lập chỉ mục lại

Đối số giới hạn cung cấp thêm quyền kiểm soát đối với phần đệm trong quá trình lập chỉ mục lại. Giới hạn chỉ định số trận đấu liên tiếp tối đa. Để hiểu hiện tượng này, hãy xem xét ví dụ dưới đây

đổi tên

Phương thức rename[] cho phép bạn gắn nhãn lại một trục dựa trên một số đối sánh [dict hoặc sê-ri] hoặc một hàm ngẫu nhiên. Để hiểu điều này, hãy xem xét ví dụ sau

Nhiệm vụ chính của Pandas reindex là điều chỉnh DataFrame thành một chỉ mục mới với logic điền tùy chọn và đặt NA/NaN ở vị trí mà các giá trị không có trong chỉ mục trước đó. Nó trả về một đối tượng mới trừ khi chỉ mục mới được tạo tương đương với chỉ mục hiện tại và giá trị của bản sao trở thành Sai

Lập chỉ mục lại được sử dụng để thay đổi chỉ mục của các hàng và cột của DataFrame. Chúng ta có thể lập chỉ mục lại một hoặc nhiều hàng bằng cách sử dụng phương thức reindex[]. Các giá trị mặc định trong chỉ mục mới được gán NaN nếu nó không có trong DataFrame

cú pháp

Thông số

nhãn. Đó là một tham số tùy chọn đề cập đến các nhãn mới hoặc chỉ mục để phù hợp với trục được chỉ định bởi 'trục'

chỉ mục, cột. Nó cũng là một tham số tùy chọn đề cập đến các nhãn mới hoặc chỉ mục. Nó thường thích một đối tượng chỉ mục để tránh dữ liệu trùng lặp

trục. Nó cũng là một tham số tùy chọn nhắm mục tiêu trục và có thể là tên trục hoặc các số

phương pháp. Nó cũng là một tham số tùy chọn được sử dụng để lấp đầy các lỗ hổng trong DataFrame được lập chỉ mục lại. Nó chỉ có thể được áp dụng cho DataFrame hoặc Sê-ri với thứ tự tăng/giảm đơn điệu

Không có. Đó là một giá trị mặc định không lấp đầy khoảng trống

đệm / điền vào. Nó được sử dụng để truyền quan sát hợp lệ cuối cùng sang quan sát hợp lệ tiếp theo

chèn lấp / bfill. Để lấp đầy khoảng trống, Nó sử dụng quan sát hợp lệ tiếp theo

gần nhất. Để lấp đầy khoảng trống, nó sử dụng quan sát hợp lệ tiếp theo

sao chép. Giá trị mặc định của nó là True và trả về một đối tượng mới dưới dạng giá trị boolean, ngay cả khi các chỉ mục được truyền giống nhau

mức độ. Nó được sử dụng để phát trên cấp độ và khớp các giá trị chỉ mục trên cấp độ MultiIndex đã qua

fill_value. Giá trị mặc định của nó là np. NaN và được sử dụng để điền vào các giá trị [NaN] còn thiếu hiện có. Nó cần bất kỳ phần tử mới nào để căn chỉnh DataFrame thành công, với giá trị này trước khi tính toán

giới hạn. Nó xác định số phần tử liên tiếp tối đa được điền tiến hoặc lùi

sức chịu đựng. Nó cũng là một tham số tùy chọn xác định khoảng cách tối đa giữa nhãn gốc và nhãn mới cho các kết quả khớp không chính xác. Tại các vị trí phù hợp, các giá trị của chỉ mục phải thỏa mãn nhất phương trình abs[index[indexer] ? target]