Python DataFrame 中 reindex与reset_index的区别-程序员宅基地

技术标签: python  Python  开发语言  

用到了reset_index,突然看到还有个reindex,查了下区别,记录下。

reindex :

重新设置df中的index,注意这个index并不是指 每列之前的那个index,指的是每个列名。

 例如图一是 合并之后的一个 df,可以看到他的index是乱的,这时候我们调用

result2 = result.reindex(columns=['A','C'])

 就得到了图二,因为原df中没有C这个列,所以reindex之后C列的值都为Nan了

reset_index:

意思是合并之后或者条件选择之后的df index往往都是混乱的,这时候调用这个重新生成顺序的index

        当我们合并了两个df之后,就会发现他们的index是乱的,这个时候就可以调用reset_index,这里面还可以传入图中这几个参数,例如设置drop=True 就可以舍弃原来的index 重新设置index

图一仍然是合并之后的数据,图二是调用

result2= result.reset_index()

 而图三则是调用

result2 = result.reset_index(drop=True)

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