Pandas的reindex()方法可以用来重新排列DataFrame或Series的索引，并返回一个具有新索引的新对象。reindex()方法有以下几种常用的用法：

Series.reindex()

Series.reindex()方法用于Series类型，可以根据给定的索引值重新排列Series的索引。当索引值在原Series中不存在时，对应的值会被填充为NaN。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s_reindex = s.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s_reindex)

DataFrame.reindex()

DataFrame.reindex()方法用于DataFrame类型，可以根据给定的行索引和列索引值重新排列DataFrame的行索引和列索引。当行索引值或列索引值在原DataFrame中不存在时，对应的值会被填充为NaN。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df_reindex = df.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['A', 'B', 'C'])
print(df_reindex)

输出结果：

     A    B   C
a  1.0  4.0 NaN
b  2.0  5.0 NaN
c  3.0  6.0 NaN
d  NaN  NaN NaN

Series.reindex_like()

Series.reindex_like()方法用于将一个Series的索引与另一个Series的索引对齐，并返回一个新的Series对象。当新Series的索引值在原Series中不存在时，对应的值会被填充为NaN。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a', 'c', 'd'])
s_reindex = s1.reindex_like(s2)
print(s_reindex)

输出结果：

a    1.0
c    3.0
d    NaN
dtype: float64

DataFrame.reindex_like()

DataFrame.reindex_like()方法用于将一个DataFrame的行索引和列索引与另一个DataFrame的行索引和列索引对齐，并返回一个新的DataFrame对象。当新DataFrame的行索引值或列索引值在原DataFrame中不存在时，对应的值会被填充为NaN。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始的DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 创建目标的DataFrame对象
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8], 'B': [9, 10]}, index=['d', 'e'])

# 使用df2的索引重置df1的索引
df3 = df1.reindex_like(df2)

print(df3)

输出结果：

     A    B
d  NaN  NaN
e  NaN  NaN

在上面的代码中，我们首先创建了一个原始的DataFrame对象df1，包含两个列A和B，索引为a、b、c。然后，我们创建了一个目标的DataFrame对象df2，包含两个列A和B，索引为d、e。最后，我们使用df2的索引重置df1的索引，并将结果存储在df3中。

在输出结果中，我们可以看到df3是一个具有相同形状的新DataFrame对象，其索引为d、e，而数据为空值。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/4503.html