pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。看下面的例子：
In [91]: obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
In [92]: obj
Out[92]:
d 4.5
b 7.2
a -5.3
c 3.6
dtype: float64
用该Series的reindex将会根据新索引进行重排。如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值：
In [93]: obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
In [94]: obj2
Out[94]:
a -5.3
b 7.2
c 3.6
d 4.5
e NaN
dtype: float64
对于时间序列这样的有序数据，重新索引时可能需要做一些插值处理。插值处理就是根据现有的离散数据，填充缺失的值使其变成连续的数据。method选项即可达到此目的，例如，使用ffill可以实现前向值填充：
In [95]: obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
In [96]: obj3
Out[96]:
0 blue
2 purple
4 yellow
dtype: object
In [97]: obj3.reindex(range(6), method='ffill')
Out[97]:
0 blue
1 blue
2 purple
3 purple
4 yellow
5 yellow
dtype: object
method方法对于处理离散的数据好像还挺有用的,method插值可以是：
None:
'pad'/'ffill':用前面的数填充后面的数
‘backfill’/‘bfill’:用后面的数填充前面的数
‘nearest’:用最近的数填充
借助DataFrame，reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行：
In [98]: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)),
....: index=['a', 'c', 'd'],
....: columns=['Ohio', 'Texas', 'California'])
In [99]: frame
Out[99]:
Ohio Texas California
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8
In [100]: frame2 = frame.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])
In [101]: frame2
Out[101]:
Ohio Texas California
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d 6.0 7.0 8.0
借助DataFrame，reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行：
In [98]: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)),
....: index=['a', 'c', 'd'],
....: columns=['Ohio', 'Texas', 'California'])
In [99]: frame
Out[99]:
Ohio Texas California
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8
In [100]: frame2 = frame.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])
In [101]: frame2
Out[101]:
Ohio Texas California
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d 6.0 7.0 8.0
列可以用columns关键字重新索引：
In [102]: states = ['Texas', 'Utah', 'California']
In [103]: frame.reindex(columns=states)
Out[103]:
Texas Utah California
a 1 NaN 2
c 4 NaN 5
d 7 NaN 8
也就是说，DataFrame可以使用索引这一个工具进行排序增删操作，还是比较方便的。
表5-3列出了reindex函数的各参数说明。
基本上都是插值操作的参数。
文章代码引用自：《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 Pandas入门
作者：SeanCheney
感谢SeanCheney同意引用。
