如何使用 Pandas 重新排序数据帧？

使用 Pandas 重新排序数据帧

引言

在数据处理中，经常需要对数据帧进行重新排序，以便以不同的视角查看数据。Pandas 提供了多种方法来根据数据帧的内容对其进行重新排序。

创建新索引

第一步是创建一个新数据帧索引，它将成为新数据帧的行标签。这通常是一个包含数据帧中唯一值的有序列。

new_index = df["Sample Number"]

创建新列

接下来，创建新数据帧的列，它将成为新数据帧的列标签。这通常是数据帧中另一个列的唯一值。

new_columns = df["Time Point"].unique()

创建新数据帧

使用新索引和列，创建一个新数据帧。

new_df = pd.DataFrame(index=new_index, columns=new_columns)

填充新数据帧

填充新数据帧需要迭代原始数据帧，并根据索引和列填充相应的值。

for index, row in df.iterrows():
    sample_number = row["Sample Number"]
    time_point = row["Time Point"]
    value = row["Value"]
    new_df.loc[sample_number, time_point] = value

处理缺失值

新数据帧中可能存在缺失值，可以使用 fillna() 方法用适当的值填充这些值。

new_df = new_df.fillna(0)

示例

假设有一个名为 df 的数据帧：

Sample Number	Time Point	Value
1	T000	6.9
2	T000	3.45
3	T000	0.159
4	T024	2.933
5	T024	2.9
6	T024	1.88

要将其重新排序为：

Sample Number	T000	T024
1	6.9	NaN
2	3.45	NaN
3	0.159	NaN
4	NaN	2.933
5	NaN	2.9
6	NaN	1.88

按照上述步骤，可以得到所需的数据帧。

结论

使用 Pandas 对数据帧进行重新排序是一个常见的任务，可以根据数据帧的内容对其进行不同的视角查看。遵循本文中的步骤，你可以轻松地根据数据帧内容对其进行重新排序。

常见问题解答

1. 为什么需要重新排序数据帧？

重新排序数据帧可以改变数据的顺序，以便从不同的角度查看数据。例如，可以将数据帧按时间顺序重新排序，或按某个列中的值重新排序。

2. 如何确定新数据帧的索引和列？

索引和列通常是数据帧中包含唯一值的有序列。它们决定了新数据帧的行和列的顺序。

3. 如何处理新数据帧中的缺失值？

缺失值可以使用 fillna() 方法填充。填充值可以是特定的值（如 0 或 NaN）或根据其他数据计算的值。

4. 可以对大型数据帧进行重新排序吗？

是的，可以使用 Pandas 内置的优化算法对大型数据帧进行重新排序。这些算法效率很高，即使对于包含数百万行的庞大数据帧也能快速排序。

5. 重新排序数据帧后，原来的数据帧会受到影响吗？

否，重新排序数据帧不会改变原始数据帧。重新排序后的数据帧是一个新对象，与原始数据帧独立。