panda库中 reindex重新定义索引函数相关用法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np


def main():
    dates = pd.date_range("20180301", periods=8)
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5), index=dates, columns=list('ABCDE'))  # randn正态分布中随机数#
    print (df)
    df1 = df.reindex(index=dates[:4], columns=list("ABCD") + ["G"])#reindex()数据符合新的索引来构造一个新的对象
    # 使它符合新的索引，如果索引的值不存在就填入缺失值 #
    # method：插值填充方法method: {None, ‘backfill’ / ’bfill’, ‘pad’ / ’ffill’, ‘nearest’} #
    # ffill / pad向前或进位填充，bfill / backfill向后或进位填充 #
    # #reindex可以改变（行）索引，列或两者。当只传入一个序列时，结果中的行被重新索引，使用columns可以将列进行索引#
    # fill_value：引入的缺失数据值；limit：填充间隙；如果新索引与旧的相等则底层数据不会拷贝。默认为True(即始终拷贝)；
    #level：在多层索引上匹配简单索引

    df1.loc[dates[0]:dates[1], "G"] = 1  # 第一行、 第二行G列值为1 ，第三行第四行为缺省值NaN#
    print (df1)
    print (df1.dropna()) # 删除空值 #
    print (df1.fillna(value=2)) # 填充空值 #
    


if __name__ == "__main__":
    main()