Python数据分析：DataFrame，reindex，重建索引。有时候整型变浮点型，有时候又不变？
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重建索引：reindex。有时候整型变浮点型，有时候又不变？
reindex和set_index最本质的区别是什么？
reindex：重新定义索引的“值”，即根据指定的新索引对数据进行对齐，可能新增或删除行/列，并对缺失位置填充 NaN（或指定值）。它不改变原索引的“来源”（原索引仍为列或被丢弃），而是调整数据与新索引的匹配关系。
set_index：将现有列转换为索引，即从 DataFrame 的列中选择一列/多列作为新的行索引，原索引会被替换并默认丢弃（除非通过 drop=False 保留为列）。
简单说：reindex 是“按新索引对齐数据”，set_index 是“用列数据创建新索引”。
1 代码示例
直接上代码。
def dframe1():"""Series"""s1 = pd.Series([88, 60, 75], index=[1, 2, 3])# print(s1)"""1 882 603 75dtype: int64""""""重设索引，行数对不齐时"""# print(s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5]))"""1 88.02 60.03 75.04 NaN5 NaNdtype: float64""""""原来没有的，自动使用 NaN 填充！还可以设置用来填充的值。"""s1 = pd.Series([88, 60, 75], index=[1, 2, 3])# print(s1)"""1 882 603 75dtype: int64"""s2 = s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5], fill_value=0)# print(s2)"""指定填充数据：没有的，用 0 填充而非默认的 NaN""""""1 882 603 754 05 0dtype: int64""""""inplace 是没用吗？试试看。"""# s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5], fill_value=0, inplace=True)# print(s1)"""报错！reindex 没有 inplace=True 参数，必须通过赋值更新变量。"""
# dframe1()
def dframe2():"""DataFrame"""dict1 = {"第一列": [1, 4, 7, 3],"第二列": ["NaN", 5.0, 8.0, 3.0],"第三列": [1, 6, 9, 9]}df = pd.DataFrame(data=dict1, index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行"])# print(df)"""第一列 第二列 第三列第一行 1 NaN 1第二行 4 5.0 6第三行 7 8.0 9第四行 3 3.0 9"""df1 = df.reindex(["line1", "line2", "line3", "line4"])# print(df1)"""第一列 第二列 第三列line1 NaN NaN NaNline2 NaN NaN NaNline3 NaN NaN NaNline4 NaN NaN NaN""""""怎么成这个样子了？reindex 的核心是索引对齐。若新索引（line什么的）在原对象（df1）中不存在，对应位置会被置为NaN（除非显式指定填充值）。若新索引与原索引完全无交集，则所有位置都会被填充为 NaN 。"""df1 = df.reindex(["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"])# print(df1)"""第一列 第二列 第三列第一行 1.0 NaN 1.0第二行 4.0 5.0 6.0第三行 7.0 8.0 9.0第四行 3.0 3.0 9.0第五行 NaN NaN NaN""""""原来是有“第一行”“第二行”“第三行”“第四行”的，保留。原来没有“第五行”，用默认的“NaN”填充。1 为什么变成 1.0 了？在 Pandas 中，使用 reindex 后整数 1 变成浮点数 1.0 的原因与“数据类型自动转换”机制相关！简单说，整型里没有“NaN”（Not a Number），想兼容就只能统一成浮点型。如果不想变，就指定用“0”填充而非“NaN”。"""df2 = df.reindex(["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"], fill_value=0)# print(df2)"""第一列 第二列 第三列第一行 1 NaN 1第二行 4 5.0 6第三行 7 8.0 9第四行 3 3.0 9第五行 0 0 0""""""注意，带“.0”的以及唯一一个“NaN”是原 df 就有的。"""df_filled = df.reindex(["line1", "line2", "line3", "line4"], fill_value=0)# print(df_filled)"""第一列 第二列 第三列line1 0 0 0line2 0 0 0line3 0 0 0line4 0 0 0"""df1 = df.reindex(["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"])# print(df1)"""第一列 第二列 第三列第一行 1.0 NaN 1.0第二行 4.0 5.0 6.0第三行 7.0 8.0 9.0第四行 3.0 3.0 9.0第五行 NaN NaN NaN"""df1 = df.reindex(index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第五行"])# print(df1)"""等同于不加“index=”这些字。注意是等同于不加这些字，不是等同于不加“index”参数。""""""第一列 第二列 第三列第一行 1.0 NaN 1.0第二行 4.0 5.0 6.0第三行 7.0 8.0 9.0第四行 3.0 3.0 9.0第五行 NaN NaN NaN"""df1 = df.reindex(index=["第二行", "第五行", "第三行", "第四行", "第一行"])# print(df1)"""第一列 第二列 第三列第二行 4.0 5.0 6.0第五行 NaN NaN NaN第三行 7.0 8.0 9.0第四行 3.0 3.0 9.0第一行 1.0 NaN 1.0""""""没问题，等于把原行的顺序打乱了，但对应的数据是跟着行号走的。"""df1 = df.reindex(columns=["第一列", "第二列", "第三列", "第四列"])# print(df1)"""第一列 第二列 第三列 第四列第一行 1 NaN 1 NaN第二行 4 5.0 6 NaN第三行 7 8.0 9 NaN第四行 3 3.0 9 NaN""""""相当于增加了一列。问题来了：第一列、第三列中的数字，为什么没变成浮点型？仍然保持整型？核心原因：数据类型按列独立处理！！！"""df1 = df.reindex(index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行", "第七行"], columns=["第一列", "第二列", "第三列", "第六列"])# print(df1)"""第一列 第二列 第三列 第六列第一行 1.0 NaN 1.0 NaN第二行 4.0 5.0 6.0 NaN第三行 7.0 8.0 9.0 NaN第四行 3.0 3.0 9.0 NaN第七行 NaN NaN NaN NaN"""
# dframe2()
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- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
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- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
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