不能重新索引大熊猫据帧与所需的指标

-2

我有一个数据帧df在pandas这样的：不能重新索引大熊猫据帧与所需的指标

          signal1 
timestamp          
2017-08-23 21:30:00.012     181643.0 
2017-08-23 21:31:00.002     181635.0 
2017-08-23 21:32:00.003     181630.0 
2017-08-23 21:33:00.006     181611.0 
2017-08-23 21:34:00.002     181644.0

，我有指标，因为这：

[2017-08-23 14:30:00-07:00, 2017-08-23 14:31:00-07:00, 2017-08-23 14:32:00-07:00, 2017-08-23 14:33:00-07:00, 2017-08-23 14:34:00-07:00, 2017-08-23 14:35:00-07:00]

现在，如果我重新编制df喜欢这个：

df = df.reindex(indexes)

输出结果是：

timestamp         signal1 
2017-08-23 14:30:00-07:00      NaN 
2017-08-23 14:31:00-07:00      NaN 
2017-08-23 14:32:00-07:00      NaN 
2017-08-23 14:33:00-07:00      NaN 
2017-08-23 14:34:00-07:00      NaN 
2017-08-23 14:35:00-07:00      NaN

我所要的输出是：

signal_name         signal1 
2017-08-23 14:30:00-07:00      181643.0 
2017-08-23 14:31:00-07:00      181643.0 
2017-08-23 14:32:00-07:00      181643.0 
2017-08-23 14:33:00-07:00      181643.0 
2017-08-23 14:34:00-07:00      181643.0 
2017-08-23 14:35:00-07:00      NaN

我没有得到它为什么不重建索引正确。

来源

2017-08-30 Lokesh Agrawal

从[文档]（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reindex.html）：“使用可选的填充逻辑将DataFrame修改为新的索引，将NA/NaN放置在前一个索引中没有值的位置。”在给定的时间戳里没有'signal1'的值。 – Evert

看来你想要做的就是重置索引。不是reindex。 –

而'reset_index（）'不会做你想做的。索引对象是不可变的。 –

什么reindex做是

顺应系列新的索引具有可选的填充逻辑，放置 NA/NaN的在具有先前的指数没有值的位置。

表示您之前的索引中没有2017-08-23 14:30:00-07:00，所以它是NaN。它你有2017-08-23 21:30:00.012或其他来源索引，它会改变你的数据和索引的映射。

Index是不可变的对象。

不变的ndarray实现一个有序的可切片集合。基本对象存储轴标签的所有大熊猫对象

，所以你需要创建一个新的实例与您的新的索引和来源的数据。

Series(data=origin_data, index=new_index)

或

Dataframe(data=origin_data, index=new_index)

来源

2017-08-30 05:39:53

不能重新索引大熊猫据帧与所需的指标

回答

相关问题