Python全系列 教程
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在Pandas中,提供reindex方法,可以作用在DataFrame或Series。功能是:
xxxxxxxxxx
df.reindex()
labels :类数组结构的数值,可选
copy = True :建立新对象而不是直接更改原 DataFrame/Series
method = None :针对已经排序过的索引,确定数据单元格无数据时的填充方法
None :不填补空白
pad/ffill :用前面的有效数值填充
backfill/bfill :用后面的有效数值填充
nearest :使用最接近的数值逬行填充
fill_value :将缺失值用什么数值替代
xxxxxxxxxx
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name':['zs','ls','ww'],
'level':['vip1','vip2','pm']
})
df.reindex([0,1,3])
df.reindex([0,1,2,3],method='ffill')
df.reindex([0,1,2,3],fill_value="test")
实时学习反馈
1. Pandas中_____可以使用数据框中不存在的数值建立索引,并据此扩充新索引值对应的索引行/ 列,同时进行缺失值填充操作。
A index
B reindex
2. Pandas中使用数据框中不存在的数值建立索引,下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxx
df = pd.DataFrame({
'name':['zs','ls','ww'],
'level':['vip1','vip2','pm']
})
#指定值填充
df.reindex([1,2,3,4,5],________)
A fill_value='test'
B fill='test'
答案
1=>B 2=>A