按列表对索引进行排序-Python Pandas

Question

我有一个数据透视图：

FinancialYear   2014/2015   2015/2016   2016/2017   2017/2018
Month               
April             42           32          29          27
August            34           28          32           0
December          45           51          28           0
February          28           20          28           0
January           32           28          33           0
July              40           66          31          30
June              32           67          37          35
March             43           36          39           0
May               34           30          24          29
November          39           32          31           0
October           38           39          28           0
September         29           19          34           0

这是我使用的代码：

new_hm01 = hmdf[['FinancialYear','Month','FirstReceivedDate']]

hm05 = new_hm01.pivot_table(index=['FinancialYear','Month'], aggfunc='count')

df_hm = new_hm01.groupby(['Month', 'FinancialYear']).size().unstack(fill_value=0).rename(columns=lambda x: '{}'.format(x))

月的顺序不理想，因此我使用以下代码根据列表对索引进行了重新索引：

vals = ['April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December', 'January', 'February', 'March']

df_hm = df_hm.reindex(vals)

这行得通，但是我表中的值现在大部分显示了NaN值。

FinancialYear   2014/2015   2015/2016   2016/2017   2017/2018
Month               
April              nan          nan         nan         nan
May                nan          nan         nan         nan
June               nan          nan         nan         nan
July               nan          nan         nan         nan
August             nan          nan         nan         nan
September           29           19          34           0
October            nan          nan         nan         nan
November           nan          nan         nan         nan
December           nan          nan         nan         nan
January            nan          nan         nan         nan
February           nan          nan         nan         nan
March              nan          nan         nan         nan

有什么想法吗？ 如何解决？ 是否有更好的替代方法？

Answer 1

重新索引后出现意外的NaN通常是由于新索引标签与旧索引标签不完全匹配。 例如，如果原始索引标签包含空格，但是新标签不包含空格，则您将获得NaN：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col':[1,2,3]}, index=['April ', 'June ', 'May ', ])
print(df)
#         col
# April     1
# June      2
# May       3

df2 = df.reindex(['April', 'May', 'June'])
print(df2)
#        col
# April  NaN
# May    NaN
# June   NaN

可以通过删除空格以使标签匹配来解决此问题：

df.index = df.index.str.strip()
df3 = df.reindex(['April', 'May', 'June'])
print(df3)
#        col
# April    1
# May      3
# June     2