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, размещение NA/NaN в местах, где нет значения в предыдущем индексе. Новый объект создается, 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 предотвращения 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 таблице 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 Возвращает новый объект, даже если переданные индексы одинаковы level : int или имя Трансляция по уровню, сопоставление значений Index на переданном уровне MultiIndex limit : int, по умолчанию None Максимальное количество последовательных элементов для заполнения вперед или назад tolerance : необязательно Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для неточного совпадения. Значения индекса в местах сопоставления должны удовлетворять уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance. Допуск может быть скалярным значением, которое применяет одинаковый допуск ко всем значениям, или спископодобным, 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. Добавлена в версии 0.21.0: (спископодобный допуск)

Возвращает:

reindexed : Panel

См. также

reindex, reindex_like

Примеры

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