panda库的简易学习

本文介绍了Pandas库中如何重新生成索引,处理缺失值,丢弃轴上项,以及进行索引、选择和过滤操作。详细讲解了reindex、drop方法,展示了对DataFrame的切片、选择列和行的操作。此外,还讨论了算数运算和数据对齐的功能,包括如何处理不同大小的数据框的对齐和填充缺失值的情况。

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1 重新生成索引 如果某个索引值不存在就引入缺失值

 

1 from pandas import Series,DataFrame
2 import pandas as pd
3 import numpy as np
4 obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c'])
5 obj
6 
7 #重新生成索引
8 obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e'])
9 obj2

a使用method的ffill可以实现前向值填充,效果如下

1 #前向填充
2 obj3=Series(['blue','purple','yellow'],index=[0,2,4])
3 obj3.reindex(range(6),method='ffill')

b:对于dataframe使用reindex可以同时修改行列索引,如果仅传入一个序列那么如下

1 frame=DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','c','d'],
2                 columns=['ohio','Texas','california'])
3 frame

1 frame2=frame.reindex(['a','b','c','d'])
2 frame2

c:使用colunms重新索引列

1 states=['Texax','Utah','california']
2 frame.reindex(columns=states)

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