Метод reindex

Метод reindex применяется к Series и позволяет изменить индекс серии на новый. Первым параметром передаётся список новых меток индекса. Если какая-либо метка отсутствует в исходной серии, для неё будет установлено значение NaN. С помощью параметра fill_value можно указать значение для заполнения отсутствующих данных.

Синтаксис

ser.reindex(new_index, fill_value=None)

Пример

Давайте изменим индекс серии на новый список меток:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
res = ser.reindex(['a', 'b', 'c', 'x', 'y'])
print(res)

Результат выполнения кода:

a	1.0
b	2.0
c	3.0
x	NaN
y	NaN
dtype: float64

Пример

Давайте укажем значение для заполнения отсутствующих данных:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
res = ser.reindex(['a', 'b', 'c', 'x', 'y'], fill_value=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

a	1
b	2
c	3
x	0
y	0
dtype: int64

Пример

Давайте изменим индекс серии с числовыми индексами:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, 20, 30, 40])
res = ser.reindex([0, 2, 4, 6])
print(res)

Результат выполнения кода:

0	10.0
2	30.0
4	NaN
6	NaN
dtype: float64

Пример

Давайте используем метод reindex для изменения порядка элементов в серии:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
res = ser.reindex(['e', 'd', 'c', 'b', 'a'])
print(res)

Результат выполнения кода:

e	5
d	4
c	3
b	2
a	1
dtype: int64

Смотрите также

атрибут index,
который возвращает индекс серии
метод reset_index,
который сбрасывает индекс серии
метод rename,
который переименовывает метки индекса
метод sort_index,
который сортирует индекс серии