为什么Pandas的reindex()函数不支持就地操作

在本文中，我们将介绍Pandas中的reindex()函数以及为什么它不支持就地操作。

Pandas简介

Pandas是一个开源的数据分析库，是Python生态系统中最强大的工具之一。Pandas支持从各种数据源加载和处理数据，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON和HTML文件。它为数据建立了一个直观易用的数据结构，即Series和DataFrame，以分析、操作和清理数据。

reindex()函数的介绍

Pandas中的reindex()是一种可以用于指定轴上的索引的灵活方法。它返回一个重新索引后的Series或DataFrame对象。如果有一些索引没有被指定，那么它们就会被插入缺失值。reindex()的语法如下：

df.reindex(index=new_index, columns=new_columns)

其中，df是Series或DataFrame对象，new_index和new_columns是新的索引和列。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用reindex()来重新索引一个Series对象：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[4, 3, 2, 1])
print("Original Series:")
print(data)

new_index = [1, 2, 3, 4, 5]
data_reindex = data.reindex(new_index)

print("\nReindexed Series:")
print(data_reindex)

输出：

Original Series:
4    1
3    2
2    3
1    4
dtype: int64

Reindexed Series:
1    4.0
2    3.0
3    2.0
4    1.0
5    NaN
dtype: float64

上面的示例中，我们首先创建了一个具有自定义索引的Series对象，然后使用reindex()方法将序列重新索引为一个新的索引列表。由于新索引列表中没有索引为5的项，因此reindex()方法在结果中添加了一个缺失的值（NaN）。

reindex()方法不支持就地操作的原因

尽管reindex()方法非常方便，但它不能在原始数据对象上执行就地操作。这意味着我们必须将返回的新对象赋给一个变量，才能使用它们。这可能会让许多初学者感到困惑，因为它们希望在他们的原始数据上直接修改它，而不是创建一个新的数据对象。

可以通过以下方法更好地理解以及为什么reindex()方法不支持就地操作：

保持原始数据不变：Pandas的reindex()方法旨在保持您的原始数据不变。发生在返回的新对象上而不是数据自身上，可以避免修改您不想修改的数据，并允许您以透明和可预测的方式执行操作。
支持链式操作：很多Pandas中的方法都支持链式操作。这意味着你可以将一个方法的输出作为另一个方法的输入，而不必创建中间变量。如果reindex()方法支持就地操作，则该对象上的其它链式操作将被破坏，并变得更容易出错。

以以下示例为例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5, 6]})
data.set_index('a', inplace=True)

print("Original DataFrame:")
print(data)

data_reindexed = data.reindex([1, 2, 3, 4])

data_reindexed.drop(columns='b', inplace=True)

print("\nModified DataFrame:")
print(data_reindexed)

输出：

Original DataFrame:
   b  c
a      
1  3  5
2  4
            b    c
1.0      3.0  5.0
2.0      4.0  6.0
3.0      NaN  NaN
4.0      NaN  NaN

Modified DataFrame:
       c
1.0  5.0
2.0  6.0
3.0  NaN
4.0  NaN

在这个示例中，我们首先创建了一个具有自定义索引的DataFrame对象，然后使用set_index()方法将索引设置为“a”。接下来，我们使用reindex()方法重新索引DataFrame对象。最后，我们在返回的新对象上执行了一个drop()操作，将“b”列删除。

如果reindex()支持就地操作，那么上面的代码就会在data对象上修改，同时我们也会丢失原始列的名称，因为drop()方法只能作用于列并返回一个新的DataFrame对象。

总结

本文介绍了Pandas中的reindex()方法，它是一种灵活的方法，可以重新索引Series和DataFrame对象。我们还探讨了为什么reindex()方法不支持就地操作，这样可以保护原始数据不可变性并支持Pandas中的链式操作。最后，希望本文能够帮助读者更好地理解Pandas中的reindex()方法。