pandas基本功能

重新索引
pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个适应新索引的新对象。

调用该Series的reindex将会根据新索引进行重排。如果某个索引当前值不存在，就引入缺失值

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。method选项即可达到此目的，例如，使用ffill可以实现前向值填充：

reindex的（插值）method选项
参数	说明
fill或pad	前后填充（或搬运）值
bfill或backfill	后向填充（或搬运）值

对于DataFrame,reindex可以修改（行索引）、列，或者两个都修改。如果仅传入一个序列，则会重新索引行：
frame=DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c','d'],columns=['Ohio','Texas','California'])

使用columns关键字即可重新索引列：

也可以同时对行和列进行重新索引，而插值则只能按行应用,利用ix的标签索引功能，重新索引任务可以变得更简洁.

reindex函数的参数
参数	说明
index	用作索引的新序列。既可以是Index实例，也可以是其他序列型的Python数据结构。Index会被完全使用，就向没有任何复制一样
method	插值（填充）方式
fill_value	在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值
limit	前向或后向填充是最大填充量
level	在MultiIndex的指定级别上匹配简单索引，否则选取其子集
copy	默认为True，无论如何都复制，如果为False，则新旧相等就不复制