Pandasのメソッド説明 reindex
Pandasのreindexメソッドは、既存のデータフレームまたはシリーズの行および列のインデックスを変更するためのメソッドです。新しいインデックスを指定してデータを再配置することができ、データをフィルタリング、並べ替え、または追加するのに便利です。以下は、reindexメソッドの一般的な使い方と主要なパラメータの説明です。
基本的な使用法:
python
import pandas as pd
# サンプルシリーズを作成
data = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
original_series = pd.Series(data)
# 新しいインデックスを持つシリーズを作成
new_index = ['A', 'B', 'D', 'E']
reindexed_series = original_series.reindex(new_index)
# リインデックスされたシリーズを表示
print(reindexed_series)
この例では、reindexメソッドを使用して、元のシリーズoriginal_seriesのインデックスをnew_indexに変更しました。新しいインデックスに該当する値が元のシリーズにない場合、Pandasはその要素をNaN（欠損値）として埋めます。
データフレームの場合:
reindexメソッドは、データフレームの行および列のインデックスの両方を変更することができます。
python
import pandas as pd
# サンプルデータフレームを作成
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}
original_df = pd.DataFrame(data, index=['X', 'Y', 'Z'])
# 新しい行および列のインデックスを指定
new_index = ['X', 'Y', 'W']
new_columns = ['A', 'B', 'C']
# データフレームをリインデックス
reindexed_df = original_df.reindex(index=new_index, columns=new_columns)
# リインデックスされたデータフレームを表示
print(reindexed_df)
この例では、データフレームの行と列のインデックスを同時に変更しました。新しい行および列のインデックスに該当する要素が元のデータフレームにない場合、NaNが埋められます。
リインデックス時のオプション:
reindexメソッドには、リインデックス時に異なるオプションも含まれています。例えば、fill_valueパラメータを使用して、NaNを特定の値で埋めることができます。また、methodパラメータを使用して、欠損値の埋め方を指定することもできます。
python # NaNを0で埋める reindexed_series = original_series.reindex(new_index, fill_value=0) # 欠損値を前の値で埋める reindexed_series = original_series.reindex(new_index, method='ffill')
reindexメソッドは、データのインデックスを柔軟に変更してデータの整理、結合、欠損値の処理などの操作を行うのに非常に便利なメソッドです。