重建索引：reindex。有时候整型变浮点型，有时候又不变？
reindex和set_index最本质的区别是什么？
reindex：重新定义索引的“值”，即根据指定的新索引对数据进行对齐，可能新增或删除行/列，并对缺失位置填充 NaN（或指定值）。它不改变原索引的“来源”（原索引仍为列或被丢弃），而是调整数据与新索引的匹配关系。
set_index：将现有列转换为索引，即从 DataFrame 的列中选择一列/多列作为新的行索引，原索引会被替换并默认丢弃（除非通过 drop=False 保留为列）。
简单说：reindex 是“按新索引对齐数据”，set_index 是“用列数据创建新索引”。
1 代码示例
直接上代码。
def dframe1():
"""
Series
"""
s1 = pd.Series([88, 60, 75], index=[1, 2, 3])
# print(s1)
"""
1 88
2 60
3 75
dtype: int64
"""
"""
重设索引，行数对不齐时
"""
# print(s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5]))
"""
1 88.0
2 60.0
3 75.0
4 NaN
5 NaN
dtype: float64
"""
"""
原来没有的，自动使用 NaN 填充！
还可以设置用来填充的值。
"""
s1 = pd.Series([88, 60, 75], index=[1, 2, 3])
# print(s1)
"""
1 88
2 60
3 75
dtype: int64
"""
s2 = s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5], fill_value=0)
# print(s2)
"""
指定填充数据：没有的，用 0 填充而非默认的 NaN
"""
"""
1 88
2 60
3 75
4 0
5 0
dtype: int64
"""
"""
inplace 是没用吗？试试看。
"""
# s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5], fill_value=0, inplace=True)
# print(s1)
"""
报错！reindex 没有 inplace=True 参数，必须通过赋值更新变量。
"""
# dframe1()
def dframe2():
"""
DataFrame
"""
dict1 = {
"第一列": [1, 4, 7, 3],
"第二列": ["NaN", 5.0, 8.0, 3.0],
"第三列": [1, 6, 9, 9]
}
df = pd.DataFrame(data=dict1, index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行"])
# print(df)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 NaN 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
"""
df1 = df.reindex(["line1", "line2", "line3", "line4"])
# print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
line1 NaN NaN NaN
line2 NaN NaN NaN
line3 NaN NaN NaN
line4 NaN NaN NaN
"""
"""
怎么成这个样子了？
reindex 的核心是索引对齐。
若新索引（line什么的）在原对象（df1）中不存在，对应位置会被置为NaN（除非显式指定填充值）。
若新索引与原索引完全无交集，则所有位置都会被填充为 NaN 。
"""
df1 = df.reindex(["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"])
# print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1.0 NaN 1.0
第二行 4.0 5.0 6.0
第三行 7.0 8.0 9.0
第四行 3.0 3.0 9.0
第五行 NaN NaN NaN
"""
"""
原来是有“第一行”“第二行”“第三行”“第四行”的，保留。
原来没有“第五行”，用默认的“NaN”填充。
1 为什么变成 1.0 了？
在 Pandas 中，使用 reindex 后整数 1 变成浮点数 1.0 的原因与“数据类型自动转换”机制相关！
简单说，整型里没有“NaN”（Not a Number），想兼容就只能统一成浮点型。
如果不想变，就指定用“0”填充而非“NaN”。
"""
df2 = df.reindex(["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"], fill_value=0)
# print(df2)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 NaN 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
第五行 0 0 0
"""
"""
注意，带“.0”的以及唯一一个“NaN”是原 df 就有的。
"""
df_filled = df.reindex(["line1", "line2", "line3", "line4"], fill_value=0)
# print(df_filled)
"""
第一列 第二列 第三列
line1 0 0 0
line2 0 0 0
line3 0 0 0
line4 0 0 0
"""
df1 = df.reindex(["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"])
# print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1.0 NaN 1.0
第二行 4.0 5.0 6.0
第三行 7.0 8.0 9.0
第四行 3.0 3.0 9.0
第五行 NaN NaN NaN
"""
df1 = df.reindex(index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"])
# print(df1)
"""
等同于不加“index=”这些字。注意是等同于不加这些字，不是等同于不加“index”参数。
"""
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1.0 NaN 1.0
第二行 4.0 5.0 6.0
第三行 7.0 8.0 9.0
第四行 3.0 3.0 9.0
第五行 NaN NaN NaN
"""
df1 = df.reindex(index=["第二行", "第五行", "第三行", "第四行", "第一行"])
# print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第二行 4.0 5.0 6.0
第五行 NaN NaN NaN
第三行 7.0 8.0 9.0
第四行 3.0 3.0 9.0
第一行 1.0 NaN 1.0
"""
"""
没问题，等于把原行的顺序打乱了，但对应的数据是跟着行号走的。
"""
df1 = df.reindex(columns=["第一列", "第二列", "第三列", "第四列"])
# print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列 第四列
第一行 1 NaN 1 NaN
第二行 4 5.0 6 NaN
第三行 7 8.0 9 NaN
第四行 3 3.0 9 NaN
"""
"""
相当于增加了一列。
问题来了：第一列、第三列中的数字，为什么没变成浮点型？仍然保持整型？
核心原因：数据类型按列独立处理！！！
"""
df1 = df.reindex(index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第七行"], columns=["第一列", "第二列", "第三列", "第六列"])
# print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列 第六列
第一行 1.0 NaN 1.0 NaN
第二行 4.0 5.0 6.0 NaN
第三行 7.0 8.0 9.0 NaN
第四行 3.0 3.0 9.0 NaN
第七行 NaN NaN NaN NaN
"""
# dframe2()
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| 项目 | Value |
|---|---|
| 电脑 | $1600 |
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使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
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