假设我们正在尝试按列表重新索引数据框，如下所示：
dataframe.reindex(list)
确切的数据框和列表并不重要。
现在，如果列表大于原始索引，将出现一些NaN。我的问题是，是否要通过正向填充来填充NaN，以下两种方式之间有什么区别：
dataframe.reindex(list, method='ffill')
dataframe.reindex(list).ffill()
我尝试了几次，发现结果不同。
说我们有数据框是：
Jan 1
Apr 2
Jul 3
Oct 4
列表是：
list = ['Jan'，'Feb'，'Mar'，'Apr'，'May'，'Jun'，'Jul'，'Aug'，'Sep'，'Oct'，'Nov' ，'Dec']
所以，
dataframe.reindex(list, method='ffill')
变成：
Jan 1
Feb 2
Mar 3
Apr 2
May 3
Jun 3
Jul 3
Aug 2
Sep 4
Oct 4
Nov 3
Dec 2
鉴于，
dataframe.reindex(list).ffill()
变成：
Jan 1
Feb 1
Mar 1
Apr 2
May 2
Jun 2
Jul 3
Aug 3
Sep 3
Oct 4
Nov 4
Dec 4
我不知道这两种方式有何不同？第一种方式会产生什么，第二种方式会产生什么？
我试图查找文档和其他资源，但找不到解释。首先十分感谢。
编辑：
在版本pandas 0.24.1中引发错误：
print (dataframe)
Col
Jan 1
Apr 2
Jul 3
Oct 4
print (dataframe.index.is_monotonic_increasing)
False
L = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
print (dataframe.reindex(L, method='ffill'))
ValueError：索引必须单调递增或递减
并且在文档中- DataFrame.reindex：
方法：{None，'backfill'/'bfill'，'pad'/'ffill'，'nearest'}
用于在重新索引的DataFrame中填充孔的方法。请注意：这仅适用于具有单调递增/递减索引的DataFrames / Series。无（默认）：不填充空白填充/填充：将最后一个有效观察向前传播到下一个有效回填/填充：使用下一个有效观察填充最近的空白：使用最近的有效观察填充空白
第二工作不错：
print (dataframe.reindex(L).ffill())
Col
Jan 1.0
Feb 1.0
Mar 1.0
Apr 2.0
May 2.0
Jun 2.0
Jul 3.0
Aug 3.0
Sep 3.0
Oct 4.0
Nov 4.0
Dec 4.0
注意-不要使用listlike变量，因为python保留字（内置）。
区别在于之前的列中是否缺少值reindex：
dataframe = pd.DataFrame({'col':[0,2,np.nan,5,np.nan]}, index=[1,3,5,6,8])
print (dataframe)
col
1 0.0
3 2.0
5 NaN
6 5.0
8 NaN
print (dataframe.index.is_monotonic_increasing)
True
如果使用参数，则仅向前填充添加的行，此处为1,4,7行。
如果ffill创建了chain，则缺少值，并且Series的所有数据都正向填充：
L = range(10)
df = pd.concat([dataframe.reindex(L, method='ffill'),
dataframe.reindex(L),
dataframe.reindex(L).ffill()],
keys=('parameter','only_reindex','chained'), axis=1)
print (df)
parameter only_reindex chained
col col col
0 NaN NaN NaN
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 NaN 0.0
3 2.0 2.0 2.0
4 2.0 NaN 2.0
5 NaN NaN 2.0
6 5.0 5.0 5.0
7 5.0 NaN 5.0
8 NaN NaN 5.0
9 NaN NaN 5.0
如果没有缺失值，则结果相同：
dataframe = pd.DataFrame({'col':[0,2,8,5,9]}, index=[1,3,5,6,8])
print (dataframe)
col
1 0
3 2
5 8
6 5
8 9
print (dataframe.index.is_monotonic_increasing)
True
L = range(10)
df = pd.concat([dataframe.reindex(L, method='ffill'),
dataframe.reindex(L),
dataframe.reindex(L).ffill()],
keys=('parameter','only_reindex','chained'), axis=1)
print (df)
parameter only_reindex chained
col col col
0 NaN NaN NaN
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 NaN 0.0
3 2.0 2.0 2.0
4 2.0 NaN 2.0
5 8.0 8.0 8.0
6 5.0 5.0 5.0
7 5.0 NaN 5.0
8 9.0 9.0 9.0
9 9.0 NaN 9.0
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