python删除Dataframe的索引,怎么再重新排序
时间: 2024-03-09 18:45:54 浏览: 15
要删除DataFrame的索引,可以使用`reset_index()`方法,它会将索引转化为一列,并生成一个新的默认整数索引。如果要重新排序,可以使用`sort_values()`方法对DataFrame进行排序。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除索引并重新排序
df = df.reset_index(drop=True).sort_values('A')
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
在这个例子中,`reset_index()`方法将原来的索引列转化为了一列,然后使用`sort_values()`方法按照'A'列重新排序。
相关问题
python DataFrame 索引重新排序
可以使用 pandas 中的 `reindex` 方法来重新排序 DataFrame 的索引。具体步骤如下:
1. 使用 `set_index` 方法将需要重新排序的列设置为索引;
2. 使用 `reindex` 方法按照指定顺序重新排序索引;
3. 使用 `reset_index` 方法将重新排序后的索引重新设置为普通列,恢复原来的 DataFrame 结构。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将 'A' 列设置为索引
df.set_index('A', inplace=True)
# 按照指定顺序重新排序索引
df = df.reindex([3, 1, 2])
# 将重新排序后的索引重新设置为普通列
df.reset_index(inplace=True)
# 输出结果
print(df)
```
运行结果如下:
```
A B
0 3 6
1 1 4
2 2 5
```
可以看到,索引已按照指定顺序重新排序。
python删除Dataframe的索引后,索引号就不会顺序排序了,怎么再重新排序
如果在删除DataFrame索引后需要重新排序索引号,可以使用`reset_index()`方法中的`sort`参数。将`sort`设置为`True`,则会按照索引列的值重新排序索引号。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除索引并重新排序
df = df.reset_index(drop=True).sort_values('A').reset_index(drop=True, sort=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
在这个例子中,`reset_index()`方法将原来的索引列转化为了一列,然后使用`sort_values()`方法按照'A'列重新排序,最后使用`reset_index()`方法的`sort`参数重新排序索引号。