pandas.Panel.reindex_axis

Panel.reindex_axis(labels, axis=0, method=None, level=None, copy=True, limit=None, fill_value=nan)

使用可选填充逻辑将输入对象与新索引一致，将NA / NaN放在前一个索引中没有值的位置。将生成一个新对象，除非新索引等效于当前对象并且copy = False

参数：

标签：array-like

新标签/索引符合。优选地，Index对象用于避免重复数据

axis：{0,1,2，'items'，'major_axis'，'minor_axis'}

方法：{None，'backfill'/'bfill'，'pad'/'ffill'，'nearest'}

用于在重建索引DataFrame中填充空洞的方法：

• 默认：不填充间隙
• pad / ffill：将最后有效观察向前传播到下一个有效
• backfill / bfill：使用下一个有效的观察填充间隙
• 最近：使用最接近的有效观察值填充间隙

copy：boolean，default True

返回一个新对象，即使传递的索引是相同的

level：int或name

跨级别广播，匹配传递的MultiIndex级别上的索引值

limit：int，默认值无

向前或向后填充的连续元素的最大数量

公差：可选

不完全匹配的原始和新标签之间的最大距离。匹配位置处的索引的值最满足等式abs（index [indexer] - target） ； = tolerance。

版本0.17.0中的新功能。

返回：

reindexed：面板

也可以看看

reindex，reindex_like

例子

>>> df.reindex_axis(['A', 'B', 'C'], axis=1)