今天和大家分享的是索引功能的实现!
当我们定义一个Series类型的数据的时候,发现Pandas会帮我们自定义生成一个0到3的索引,我个人是比较喜欢使用Pandas给我们生成的自定义索引,但是部分工作场景需要人工定义,如何实现人工定义呢?
一、人工定义索引
方法一:初始定义数据时定义索引
方法二:使用rename重定义索引
上述两个案例使用的是Series作为举例说明的,我们接下来使用DataFrame数据类型再次进行测试!
方法一:初始定义数据时定义索引
方法二:使用rename重定义索引
二、根据索引排序
1、定义好初始数据,接下来使用这个数据进行分享
2、使用reindex进行按照序列重新排序
3、针对没有的序号排序效果呈现
我们原有的数据并没有行标签为4和5的数据,那当我们使用reindex重排的时候,没有的数据将使用NaN进行提示内容为空!
4、针对没有的序号排序填充固定值
如果我们增加一个参数fill_value参数,则会将没有的数据填充为fill_value的参数。
5、针对没有的序号排序填充相邻值
原始数据
range(8)等同于[0,1,2,3,4,5,6,7]
method接ffill意味着没有序号的数据复制相邻的上一个序号的数据。
method接bfill意味着没有序号的数据复制相邻的下一个序号的数据。案例中序号为7下一个序号是8,本身也没有数据,所以复制的内容就是NaN!
今天就这么多内容!感谢点赞!哈哈!