Pythonのpandasメソッド　reindex

2023年10月7日2023年10月9日

pandasのreindexメソッドは、データフレームやシリーズのインデックス（行ラベル）を再構築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、既存のデータに対して再インデックスを行うことができます。これは、データの再配置や欠損値の処理などの用途に使用されます。

以下は、reindexメソッドの基本的な使い方です:

python
import pandas as pd

# サンプルのシリーズを作成する
data = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
s = pd.Series(data)

# 新しいインデックスを指定して再インデックスを行う
new_index = ['B', 'C', 'D', 'E']
s_reindexed = s.reindex(new_index)

# 結果を表示する
print(s_reindexed)

上記のコードでは、reindexメソッドを使用して、シリーズ s のインデックスを新しいインデックス new_index に再構築しています。新しいインデックスに対応する要素が存在しない場合、欠損値（NaN）が自動的に挿入されます。

reindexメソッドの主な特徴は以下です:

• 新しいインデックスを指定する際、元のデータに存在しないラベルを含めることができます。その場合、新しいラベルに対応する要素は欠損値（NaN）になります。
• fill_value引数を使用して、欠損値を特定の値で埋めることもできます。
• method引数を使用して、欠損値を特定の方法で補完することもできます（ffill、bfillなど）。

reindexメソッドは、データの再構築や欠損値の処理、データの整形など、インデックスを操作する際に非常に便利です。特定のインデックス順序でデータを再配置する必要がある場合や、新しいデータに対応するためにデータを整形する場合に役立ちます。