pandas.Panel.reindex_axis

Panel.reindex_axis(labels, axis=0, method=None, level=None, copy=True, limit=None, fill_value=nan) [source]

Приведение входного объекта к новому индексу с необязательной логикой заполнения, размещение NA/NaN в местах, не имеющих значения в предыдущем индексе. Новый объект создаётся, если новый индекс не эквивалентен текущему и copy=False

Параметры:

labels : массив-подобный объект Новые метки / индекс для приведения к соответствию. Предпочтительно объект Index для избежания дублирования данных axis : {0, 1, 2, ‘items’, ‘major_axis’, ‘minor_axis’} method : {None, ‘backfill’/’bfill’, ‘pad’/’ffill’, ‘nearest’}, необязательно Метод для заполнения пропусков в переиндексированной DataFrame: по умолчанию: пробелы не заполняются pad / ffill: распространение последнего действительного наблюдения вперёд до следующего действительного backfill / bfill: использование следующего действительного наблюдения для заполнения пробела nearest: использование ближайших действительных наблюдений для заполнения пробела copy : boolean, по умолчанию True Возвращение нового объекта, даже если переданные индексы одинаковы level : int или имя Широковещательная передача по уровню, сопоставление значений Index с переданным MultiIndex уровнем limit : int, по умолчанию None Максимальное количество последовательных элементов для заполнения вперёд или назад tolerance : необязательно Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для неточного совпадения. Значения индекса в соответствующих местах должны удовлетворять уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance. Допуск может быть скалярным значением, которое применяется ко всем значениям, или списком, который применяет переменный допуск к каждому элементу. Список включает список, кортеж, массив, Series и должен иметь такой же размер, как индекс, и его тип данных должен точно совпадать с типом индекса. Добавлен в версии 0.17.0. Добавлен в версии 0.21.0: (списковый допуск)

Возвращаемое значение:

reindexed : Panel

См. также

reindex, reindex_like

Примеры

>>> df.reindex_axis(['A', 'B', 'C'], axis=1)