Pandas中关于reindex(), set_index()和reset_index()的用法

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#python #pandas #数据分析

本文介绍了Pandas中reindex(), set_index()和reset_index()三个方法的用法。reindex()用于创建符合新索引的新对象，对于Series和DataFrame，可以调整行和列的索引，并在缺失值时引入NaN。set_index()函数将指定列设置为索引，创建带有单索引或复合索引的DataFrame。而reset_index()则将索引还原为列，是set_index()的逆操作。" 104630273,6683528,深入理解Java LinkedList,"['Java', '集合框架', 'LinkedList', '数据结构', '并发']

参考文章：
Pandas详解八之ReIndex重新索引
pandas中关于set_index和reset_index的用法
Pandas set_index&reset_index

1. 首先说reindex()

《利用python进行数据分析》中写：
reindex()方法用于创建一个符合新索引的新对象
①对于Series类型，调用reindex()会将数据按照新的索引进行排列,如果某个索引值之前不存在，则引入缺失值
如：

se1=pd.Series([1,7,3,9],index=['d','c','a','f'])
se1

输出：

d    1
c    7
a    3
f    9
dtype: int64


se2=se1.reindex(['a',
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