dataframe按默认索引排序

可以使用`sort_index()`方法按照默认索引排序，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 2], 'B': [3, 1, 2]})
print(df)
# Output:
#    A  B
# 0  1  3
# 1  4  1
# 2  2  2

sorted_df = df.sort_index()
print(sorted_df)
# Output:
#    A  B
# 0  1  3
# 1  4  1
# 2  2  2

默认情况下，`sort_index()`方法会按照行索引进行排序。如果要按照列索引排序，可以使用`axis`参数指定为`1`，例如：

sorted_df = df.sort_index(axis=1)
print(sorted_df)
# Output:
#    A  B
# 0  1  3
# 1  4  1
# 2  2  2

这样就按照列索引排序了。

相关问题

dataframe按照索引列排序

可以使用`sort_index`方法按照索引列排序。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 32, 18, 47],
                   'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']})
# 按照索引列排序
df_sorted = df.sort_index()
print(df_sorted)

输出结果如下：

       name  age      city
0     Alice   25  New York
1       Bob   32     Paris
2   Charlie   18    London
3     David   47     Tokyo

默认情况下，`sort_index`方法会按照升序排序。如果需要降序排序，可以设置参数`ascending=False`，例如：

df_sorted = df.sort_index(ascending=False)

这样就会按照降序排序。

取得dataframe的行索引

在Pandas DataFrame中，你可以通过以下方式获取或修改行索引：

1. **查看当前行索引**[^1]:

   df.index  # 显示当前DataFrame的行索引

2. **设置新行索引**:
如果你想改变行索引，例如将`dataframe`的某一列（如股票代码列）设为新的行索引，可以这样做：

   new_df = df.set_index('stock_code')  # 假设'stock_code'是列名

这会创建一个新的DataFrame，其中原来的行索引被新列的唯一值替换。

3. **重命名行索引**[^2]:
使用`rename`方法可以给现有的行索引名称重新命名：

   renamed_df = df.rename(index={'old_name': 'new_name'})

4. **恢复默认整数型行索引**:
如果你想要恢复到默认的整数型行索引，可以使用`reset_index`方法：

   df.reset_index(drop=True, inplace=True)

`drop=True`表示删除原索引列，`inplace=True`则直接在原DataFrame上操作。

5. **根据特定条件排序行索引**:
在设置索引后，可以利用`sort_index`方法按需排序：

   sorted_df = new_df.sort_index(key=lambda x: x['date_column'])  # 假设'date_column'是日期列名