pyspark.pandas.Series.reindex¶
-
係列。重建索引( 指數:可選(任何]=沒有一個,fill_value:可選(任何]=沒有一個 )→pyspark.pandas.series.Series¶ -
符合係列與可選填新索引邏輯,把NA /南在前麵的位置沒有價值指數。產生一個新對象。
- 參數
-
- 指數:數組類,可選的
-
新標簽/指數符合,應該使用關鍵字指定。最好是避免重複數據索引對象
- fill_value 標量,默認np.NaN
-
值用缺失值。默認為南,但可以是任何“兼容”的價值。
- 返回
-
- 係列指數變化。
另請參閱
-
Series.reset_index -
刪除行標簽或其移到新的列。
例子
創建一個與一些虛構的數據係列。
> > >指數=(“火狐”,“鉻”,“旅行”,“問世”,“Konqueror”]> > >爵士=ps。係列([200年,200年,404年,404年,301年),…指數=指數,的名字=“http_status”)> > >爵士火狐200鉻200Safari 404404年問世Konqueror 301名稱:http_status dtype: int64
創建一個新的索引和索引命令。默認值的新指數係列中沒有相應的記錄
南。> > >new_index=(“旅行”,“Iceweasel”,科摩多龍的,“問世”,…“鉻”]> > >爵士。重建索引(new_index)。sort_index()Chrome 200.0科摩多龍南IE10瀏覽器404.0Iceweasel南Safari 404.0名稱:http_status dtype: float64
我們可以填充缺失的值通過關鍵字的值
fill_value。> > >爵士。重建索引(new_index,fill_value=0)。sort_index()鉻200科摩多龍0404年問世Iceweasel 0Safari 404名稱:http_status dtype: int64
進一步說明灌裝功能
重建索引,我們將創建一係列單調遞增指數(例如,一個序列的日期)。> > >date_index=pd。date_range(“1/1/2010”,期=6,頻率=' D ')> > >ser2=ps。係列([One hundred.,101年,np。南,One hundred.,89年,88年),…的名字=“價格”,指數=date_index)> > >ser2。sort_index()2010-01-01 100.02010-01-02 101.02010-01-03南2010-01-04 100.02010-01-05 89.02010-01-06 88.0名稱:價格,dtype: float64
假設我們決定擴大係列涵蓋了廣泛的日期範圍。
> > >date_index2=pd。date_range(“12/29/2009”,期=10,頻率=' D ')> > >ser2。重建索引(date_index2)。sort_index()2009-12-29南2009-12-30南2009-12-31南2010-01-01 100.02010-01-02 101.02010-01-03南2010-01-04 100.02010-01-05 89.02010-01-06 88.02010-01-07南名稱:價格,dtype: float64