首先介紹reindex，它的作用是創建一個新對象，新對象的數據符合新的索引。示例如下所示
從上圖可以看出，使用reindex後，索引進行了重排。如果某個索引值不存在，就會引入缺失值：
如果不想使用缺失值，可以通過fill_value參數填充默認值，如下所示
同時也可以使用method選項，使用method時，可用的參數包括ffill（前向填充）和bfill（後向填充）。
在使用method選項時，你可能會發現ffill或bfill填充的值與預期的值不符，如下圖所示：
本來認爲‘o’索引填充的值應該是3，但上面填充的卻是4，這是爲什麼呢？
因爲在reindex的括號內部使用method選項時：先按照索引的順序排序好，然後再填充值，填充完成後再按照reindex裏新索引的順序進行排列。
因此obj先按照a，b，c，d，o的順序排列好，d的值是4， o的值就被前向填充成4了。
同理，如果使用bfill參數，因爲o後面沒有值了，o的值就是NaN，而不是2。如下圖所示
但是如果使用.ffill()或.bfill()，就能夠達到我們想要的效果：填充值與前向/後項值相同。如下圖所示：
同時需要注意的是，在使用method選項時，原數組裏的索引必須是已經經過排序的，如果原索引是亂序的，會彈出如下錯誤
index must be monotonic increasing or decreasing
如下所示obj3的原索引未按順序排列：
如果此時使用method選項，就會報錯：
但使用.ffill()就不會有問題：
使用method方式是舊python的做法，新版python中推薦使用.ffill()方式。
通過reindex還可以選擇特定的索引：
對於DataFrame，reindex可以修改行索引或列索引。如果只傳遞一個序列，則會修改行索引：
用columns關鍵字就可以重新索引列。
通過本文的學習，你是否學會了reindex的用法？