Python数据分析NumPy和pandas（十一、pandas的基本功能和使用）

一、重新索引

pandas 对象的一个重要方法是 reindex，使用reindex可以创建一个新对象，并且原对象的值与新索引对齐重新排列。

import pandas as pd

obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=["d", "b", "a", "c"])
obj2 = obj.reindex(["a", "b", "c", "d", "e"])

print(obj)
print(obj2)

pandas对象调用 reindex方法，将根据新索引重新排列数据创建新对象，如果新索引与原索引无法对齐，则未对齐的索引引入缺失值。以上代码中，obj调用reindex方法中包含索引e，而原索引不包含e，因此新对象obj2的索引e引入缺失值NaN。

obj输出如下：

d    4.5
b    7.2
a   -5.3
c    3.6
dtype: float64

obj2输出如下：

a   -5.3
b    7.2
c