Pandas：重新索引Pan时的意外结果

Question

这是我对pandas pivot dataframe to 3d data的回复的后续，稍后我需要重新索引（对面板标签和元素进行不同的排序，并填充缺失标签的nan）。在

当在面板的所有轴上一步完成时，重新编制索引会导致“错误”的结果。在

让我举一个关于人工数据的例子：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df_dict = {'data': {0: 3.0,
   ...:                       1: 3.0,
   ...:                       2: 6.0,
   ...:                       3: 8.0,
   ...:                       4: 9.0,
   ...:                       5: 1.0,
   ...:                       6: 4.0,
   ...:                       7: 0.0,
   ...:                       8: 2.0,
   ...:                       9: 3.0},
   ...:                      'x': {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 2, 4: 5, 5: 5, 6: 5, 7: 7, 8: 7, 9: 7},
   ...:                      'y': {0: 3, 1: 7, 2: 5, 3: 6, 4: 4, 5: 6, 6: 6, 7: 0, 8: 2, 9: 8},
   ...:                      'z': {0: 6, 1: 0, 2: 3, 3: 9, 4: 1, 5: 2, 6: 6, 7: 5, 8: 9, 9: 0}}

In [3]: df = pd.DataFrame(df_dict)

In [4]: df.set_index(['x','y','z'], inplace=True)

In [5]: df = df['data'].unstack() 

In [6]: data_panel = df.to_panel()

现在，让我们检查第4项的重新索引（包括填充缺少的条目）的结果，它最初根本没有值：

^{pr2}$

将reindex拆分为两个步骤时，将检索预期结果：

In [8]: data_panel.reindex(items=range(11)).reindex(minor_axis=range(11), major_axis=range(11))[4]
Out[8]: 
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
0  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

[11 rows x 11 columns]

为什么最后两行会产生不同的输出？在

已解决（thanx Jeff！）公司名称：

这是一个在pandas 0.13.1中修复的bug （虽然不在0.13.0中）。在

更新解决了这个问题。在

查看下面Jeff的评论以及github bug report

Answer 1

这是一个在pandas 0.13.1中修复的bug （虽然不在0.13.0中）。在

更新解决了这个问题。在

查看Jeff对问题的评论以及github bug report