基于列重新索引Dataframe

Question

这是我的数据框。

      ticker        date   dateValue
549      RCG  2015-01-02    10
692      RCG  2015-01-05    8

我希望进行重新索引

foo =  foo.reindex(index=['2015-01-01', '2015-01-02'])

ticker        date   dateValue
RCG  2015-01-01    N/A
RCG  2015-01-02    10

相反，我得到了

       ticker date   dateValue
2015-01-01    NaN  NaN          NaN
2015-01-02    NaN  NaN          NaN

- kay00

Answer 1

您可以简单地设置索引：

df = pd.DataFrame({'ticker': ['RCG','RCG'], 'date': ['2015-01-02','2015-01-05'], 'dateValue':[10,8]}, index=[549, 692])
df.set_index('date', inplace=True)
print(df)

            dateValue ticker
date                        
2015-01-02         10    RCG
2015-01-05          8    RCG

这是预期的结果吗？

- Romain

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谢谢。我忘记了设置索引。 - kay00

我在使用 reindex 时也遇到了同样的问题，为什么 reindex 返回带有 NaN 值的列？ - Arnav Das

请查看pandas.DataFrame.reindex和pandas.DataFrame.set_index的文档。它们有完全不同的应用场景。reindex更类似于.loc，但允许使用以前不存在的索引。 - Michael Delgado