Python | Marco de datos de pandas.reindex()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.reindex()ajusta DataFrame al nuevo índice con lógica de llenado opcional, colocando NA/NaN en ubicaciones que no tienen valor en el índice anterior. Se produce un nuevo objeto a menos que el nuevo índice sea equivalente al actual y copy=False

Sintaxis: DataFrame.reindex(etiquetas=Ninguno, índice=Ninguno, columnas=Ninguno, eje=Ninguno, método=Ninguno, copia=Verdadero, nivel=Ninguno, valor_relleno=nan, límite=Ninguno, tolerancia=Ninguno)

Parámetros:
etiquetas: Nuevas etiquetas/índice para conformar el eje especificado por ‘eje’.
índice, columnas: Nuevas etiquetas / índice para cumplir. Preferiblemente, un objeto de índice para evitar la duplicación del eje de datos
: eje al objetivo. Puede ser el nombre del eje (‘índice’, ‘columnas’) o el número (0, 1).
método: {Ninguno, ‘relleno’/’bfill’, ‘pad’/’relleno’, ‘más cercano’},
copia opcional: Devolver un nuevo objeto, incluso si los índices pasados ​​son del mismo
nivel: Transmitir a través de un nivel, haciendo coincidir Valores de índice en el nivel MultiIndex pasado
fill_value :Rellene los valores faltantes existentes (NaN) y cualquier elemento nuevo necesario para la alineación exitosa de DataFrame, con este valor antes del cálculo. Si faltan datos en ambas ubicaciones correspondientes de DataFrame, faltará el resultado.
límite: número máximo de elementos consecutivos para completar hacia adelante o hacia atrás
tolerancia: distancia máxima entre etiquetas originales y nuevas para coincidencias inexactas. Los valores del índice en las ubicaciones coincidentes satisfacen la ecuación abs (índice [indexador] – objetivo) <= tolerancia.

Devoluciones: reindexado: DataFrame

Ejemplo n.º 1: utilice reindex()la función para volver a indexar el marco de datos. De forma predeterminada, los valores en el nuevo índice que no tienen registros correspondientes en el marco de datos se asignan a NaN.
Nota: podemos completar los valores faltantes pasando un valor a la palabra clave fill_value.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]},
                   index =["first", "second", "third", "fourth", "fifth"])
  
# Print the dataframe
df

Usemos la dataframe.reindex()función para reindexar el marco de datos.

# reindexing with new index values
df.reindex(["first", "dues", "trois", "fourth", "fifth"])

Salida:

observe la salida, los nuevos índices se completan con NaNvalores, podemos completar los valores faltantes usando el parámetro, fill_value

# filling the missing values by 100
df.reindex(["first", "dues", "trois", "fourth", "fifth"], fill_value = 100)

Salida:

 
Ejemplo n.º 2: use reindex()la función para volver a indexar el eje de la columna

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the first dataframe 
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
  
# reindexing the column axis with
# old and new index values
df.reindex(columns =["A", "B", "D", "E"])

Salida:

tenga en cuenta que tenemos NaNvalores en las nuevas columnas después de la reindexación, podemos ocuparnos de los valores faltantes en el momento de la reindexación. Pasando un argumento fill_value a la función.

# reindex the columns
# fill the missing values by 25
df.reindex(columns =["A", "B", "D", "E"], fill_value = 25)

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