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 опциональной логикой заполнения, помещая NA/NaN в места, не имеющие 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 заполнения пропусков в переиндексированной DataFrame: по умолчанию: не заполнять пробелы pad / ffill: распространять последнее действительное наблюдение вперед до следующего действительного backfill / bfill: использовать следующее действительное наблюдение для заполнения пробела nearest: использовать ближайшие действительные наблюдения для заполнения пробела copy : boolean, по умолчанию True Возвращать новый объект, даже если переданные индексы одинаковы level : int или имя Вещание по уровню, сопоставляя значения Index с переданным MultiIndex уровнем limit : int, по умолчанию None Максимальное количество последовательных элементов для заполнения вперед или назад tolerance : необязательно Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для неточных совпадений. Значения индекса в совпадающих позициях должны наиболее удовлетворять уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance. Допуск может быть скалярным значением, которое применяет одинаковый допуск ко всем значениям, или списком-подобным, который применяет переменный допуск к каждому элементу. Список-подобный включает список, кортеж, массив, Series и должен иметь тот же размер, что и индекс, и его тип данных должен точно соответствовать типу индекса. Новая функция в версии 0.17.0. Новая функция в версии 0.21.0: (список-подобный допуск)

Возвращает:

reindexed : Panel

См. также

reindex, reindex_like

Примеры

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