python - 完成 pandas(DataFrame) 中的索引和列？

Question

这是一个数据框。

a = pd.DataFrame({'a':np.arange(10)}, index=np.arange(0,20,2))
# then I can create new dataframe and complete the index.
b = pd.DataFrame(index=np.arange(20))
b['a'] = a
# Now convert the index np.arange(0,20,2) to np.arange(20). Fill noexists value by np.nan.

但是我怎样才能对专栏做同样的事情呢？假设列的数据类型为 int32，名称为 np.arange(0,20,2)。

Answer 1

看来你需要 reindex :

print (a.reindex(b.index))
      a
0   0.0
1   NaN
2   1.0
3   NaN
4   2.0
5   NaN
6   3.0
7   NaN
8   4.0
9   NaN
10  5.0
11  NaN
12  6.0
13  NaN
14  7.0
15  NaN
16  8.0
17  NaN
18  9.0
19  NaN

还可以重新索引列:

a.columns = [0]
print (a.reindex(index=b.index, columns=np.arange(0,20,2)))
     0   2   4   6   8   10  12  14  16  18
0   0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2   1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4   2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6   3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8   4.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10  5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
11  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12  6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
13  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14  7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
16  8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
17  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
18  9.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
19  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN