Python-pandas-reindexing
提供：Dev Guides
Pythonパンダ-インデックスの再作成
- 再インデックス*は、DataFrameの行ラベルと列ラベルを変更します。 _reindex_とは、特定の軸に沿ってラベルの特定のセットに一致するようにデータを適合させることを意味します。
複数の操作は、次のようなインデックス作成によって実現できます-
- 新しいラベルのセットと一致するように既存のデータを並べ替えます。
- ラベルのデータが存在しないラベル位置に欠損値（NA）マーカーを挿入します。
例
import pandas as pd
import numpy as np
N=20
df = pd.DataFrame({
'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
'y': np.random.rand(N),
'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
})
#reindex the DataFrame
df_reindexed = df.reindex(index=[0,2,5], columns=['A', 'C', 'B'])
print df_reindexedその*出力*は次のとおりです-
A C B
0 2016-01-01 Low NaN
2 2016-01-03 High NaN
5 2016-01-06 Low NaN他のオブジェクトに合わせて再インデックス付け
オブジェクトを取得し、その軸のインデックスを再作成して、別のオブジェクトと同じラベルを付けることができます。 同じことを理解するには、次の例を検討してください。
例
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3'])
df1 = df1.reindex_like(df2)
print df1その*出力*は次のとおりです-
col1 col2 col3
0 -2.467652 -1.211687 -0.391761
1 -0.287396 0.522350 0.562512
2 -0.255409 -0.483250 1.866258
3 -1.150467 -0.646493 -0.222462
4 0.152768 -2.056643 1.877233
5 -1.155997 1.528719 -1.343719
6 -1.015606 -1.245936 -0.295275注-ここでは、 df1 DataFrameが変更され、 df2 のようにインデックスが再作成されます。 列名は一致する必要があります。一致しない場合、列ラベル全体にNANが追加されます。
再インデックス中の塗りつぶし
- reindex（）*は、オプションのパラメーターメソッドを取ります。これは、次のような値を持つ充填メソッドです-
- pad/ffill -値を前方に埋める
- bfill/backfill -値を逆方向に埋める
- nearest -最も近いインデックス値から塗りつぶします
例
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
# Padding NAN's
print df2.reindex_like(df1)
# Now Fill the NAN's with preceding Values
print ("Data Frame with Forward Fill:")
print df2.reindex_like(df1,method='ffill')その*出力*は次のとおりです-
col1 col2 col3
0 1.311620 -0.707176 0.599863
1 -0.423455 -0.700265 1.133371
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
Data Frame with Forward Fill:
col1 col2 col3
0 1.311620 -0.707176 0.599863
1 -0.423455 -0.700265 1.133371
2 -0.423455 -0.700265 1.133371
3 -0.423455 -0.700265 1.133371
4 -0.423455 -0.700265 1.133371
5 -0.423455 -0.700265 1.133371注-最後の4行はパディングされます。
再インデックス中の塗りつぶしの制限
limit引数は、インデックス再作成中の塗りつぶしをさらに制御します。 制限は、連続した一致の最大カウントを指定します。 同じことを理解するために、次の例を考えてみましょう-
例
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
# Padding NAN's
print df2.reindex_like(df1)
# Now Fill the NAN's with preceding Values
print ("Data Frame with Forward Fill limiting to 1:")
print df2.reindex_like(df1,method='ffill',limit=1)その*出力*は次のとおりです-
col1 col2 col3
0 0.247784 2.128727 0.702576
1 -0.055713 -0.021732 -0.174577
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
Data Frame with Forward Fill limiting to 1:
col1 col2 col3
0 0.247784 2.128727 0.702576
1 -0.055713 -0.021732 -0.174577
2 -0.055713 -0.021732 -0.174577
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN注-観察、7行目のみが前の6行目で埋められます。 その後、行はそのまま残ります。
改名
rename（）メソッドを使用すると、マッピング（dictまたはSeries）または任意の関数に基づいて軸のラベルを変更できます。
これを理解するために次の例を考えてみましょう-
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
print df1
print ("After renaming the rows and columns:")
print df1.rename(columns={'col1' : 'c1', 'col2' : 'c2'},
index = {0 : 'apple', 1 : 'banana', 2 : 'durian'})その*出力*は次のとおりです-
col1 col2 col3
0 0.486791 0.105759 1.540122
1 -0.990237 1.007885 -0.217896
2 -0.483855 -1.645027 -1.194113
3 -0.122316 0.566277 -0.366028
4 -0.231524 -0.721172 -0.112007
5 0.438810 0.000225 0.435479
After renaming the rows and columns:
c1 c2 col3
apple 0.486791 0.105759 1.540122
banana -0.990237 1.007885 -0.217896
durian -0.483855 -1.645027 -1.194113
3 -0.122316 0.566277 -0.366028
4 -0.231524 -0.721172 -0.112007
5 0.438810 0.000225 0.435479rename（）メソッドは、 inplace という名前のパラメーターを提供します。このパラメーターはデフォルトでFalseであり、基になるデータをコピーします。 inplace = True を渡して、その場でデータの名前を変更します。
