按照排序重新索引df
时间: 2024-09-20 18:18:15 浏览: 17
在Pandas库中,如果你有一个DataFrame (`df`) 并希望按照某一列或多列的值对数据框进行排序后再创建新的索引,你可以使用 `sort_values()` 函数。这个函数会返回一个新的排序后的DataFrame,并且可以选择是升序还是降序排列。
下面是一个基本的例子:
```python
# 假设df是一个DataFrame,你想根据'my_column'列进行排序
sorted_df = df.sort_values(by='my_column', ascending=True)
# 如果你想要按多列排序,可以传递一个列表
sorted_df = df.sort_values(by=['my_column1', 'my_column2'], ascending=[True, False])
# 现在sorted_df的索引就是排序后的结果
```
之后,你可以选择是否保留原来的索引(默认情况),或者使用排序后的索引替换原索引。如果想替换索引,可以使用 `.reset_index(drop=True)` 方法,`drop=True` 表示丢弃原有索引,而 `drop=False` 则保留原索引作为新列。
```python
# 保留排序后的索引
sorted_df.set_index(sorted_df.index, inplace=True)
# 或者丢弃原索引并获取新的连续整数索引
sorted_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
```
相关问题
将使用.sort_values排序后的df的索引重新排序
可以使用`reset_index`方法来重新排序索引,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'score': [80, 70, 90, 85]
})
# 按照分数降序排序
df = df.sort_values(by='score', ascending=False)
# 重新排序索引
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
name age score
0 Charlie 35 90
1 David 40 85
2 Alice 25 80
3 Bob 30 70
```
其中,`reset_index`方法的`drop`参数表示是否将原来的索引删除,默认为False。这里我们设置为True,即删除原来的索引。重新排序后,索引就变成了0、1、2、3。
pandas索引重新排序
要重新排序 Pandas 中的索引,可以使用 `reindex` 方法。这个方法按指定顺序排列索引,并返回一个新的 DataFrame。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个简单的 DataFrame
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"age": [25, 32, 18, 47]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 重新排序索引
new_index = [3, 1, 2, 0]
df_reindexed = df.reindex(new_index)
print(df_reindexed)
```
输出:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 32
2 Charlie 18
3 David 47
name age
3 David 47
1 Bob 32
2 Charlie 18
0 Alice 25
```
在这个例子中,我们创建了一个简单的 DataFrame,并使用 `reindex` 方法将索引重新排序。新的索引顺序通过 `new_index` 列表指定。注意,`reindex` 方法返回一个新的 DataFrame,原始 DataFrame 不会被改变。