reindexでDataFrameの値がNaNになってしまう件

Question

reindexメソッドをつかい､列と行のラベルを付けかえてみたのですが､DataFrameの値すべてがNaNになってしまいます｡間違いなど､どうぞご指摘ください｡

import numpy as np
import pandas as pd

# 任意のDataFrameを作る
df=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['A','B'],columns=['C','D','E'])
df

df.reindex(index=['あ','い'])

df.reindex(columns=['う','え','お'])

Answer 1

DataFrame.reindex() はIndexやColumnsを再構成(間引いたり、補完したり)するためのMethodです。
単に名前を付け替えたい場合は DataFrame.rename() をお使いください

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rename.html

import numpy as np
import pandas as pd

# 任意のDataFrameを作る
df=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['A','B'],columns=['C','D','E'])


print(df.rename(index={'A':'あ', 'B':'い'}))
   C  D  E
あ  0  1  2
い  3  4  5

print(df.rename(columns={'C':'う', 'D':'え', 'E':'お'}))
   う  え  お
A  0  1  2
B  3  4  5

あと、indexやcolumn全体を変えたい場合は 単純にindexやcolumnを置き換える方法もあります。

df.index = ['あ','い']
df.columns=['う','え','お']

Comments

[okahijiki]

ご回答､ありがとうございます｡

とり急ぎ､行､列のすべてのラベルを変えてみたかったので､おかげさまで､
df.index = ['あ','い']
df.columns=['う','え','お']
にて､目標が達成できました｡

ラベルの任意の文字だけ変えたい場合は､renameメソッドをつかい､
引数に､辞書型オブジェクトのかたちで入れるんですね｡こちらも確認できましたー｡

Answer 2

reindexはインデックスの値を変更するのではなく振りなおす＝並べ替える関数です。
すなわち引数にはすでに存在するインデックス値のリストを渡す必要があります。
ただ単に変更するのであればdf.index=変更したい値のリストでよいです。
また、列名の変更にはrenameを使います。

import pandas as pd

# 任意のDataFrameを作る
df=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['A','B'],columns=['C','D','E'])

print(df.reindex(['B', 'A']))
#   C  D  E
#B  3  4  5
#A  0  1  2

df.index = ['あ','い']
print(df)
#   C  D  E
#あ  0  1  2
#い  3  4  5

df = df.rename(columns={'C':'う', 'D':'え', 'E':'お'})
print(df)
#   う  え  お
#あ  0  1  2
#い  3  4  5