dataframe重排索引

以下是两种重置DataFrame索引的方法：

1. 使用reset_ind()函数[^1]：

import pandas as pd

data = [['a','3'],['b','1'],['c','2']]
df = pd.DataFrame(data)

df = df.sort_values(by=1, axis=0, ascending=False)
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

2. 使用set_index()函数重新定义索引[^2]：

import pandas as pd

list1 = ['河南','安徽','山西','江西','甘肃','青海']
list2 = ['125','54.25','31.57','49.3','24.59','4.4']

data = {'省份':list1, '高考人口':list2 }
data_out = pd.DataFrame(data, index=['1','2','3','0','5','4'])

data_out = data_out.sort_index()
print(data_out)

相关问题

dataframe去除行后索引重排

可以使用 `reset_index()` 方法来重排索引。先使用 `drop()` 方法去除指定的行，再使用 `reset_index()` 方法重排索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 去除第二行
df = df.drop(1)

# 重排索引
df = df.reset_index(drop=True)

这样，就可以去除指定的行并重排索引了。其中 `drop=True` 参数表示丢弃原有的索引。

dataframe的数据值排序

要对DataFrame的数据进行排序，可以使用sort_values()方法。在sort_values()中，可以指定按照哪一列进行排序，并可以选择是升序还是降序排列。
根据引用，可以使用frame.sort_values(by=['height'], ascending=False)对DataFrame的'height'列进行降序排序。
而根据引用，可以使用frame.reindex([6,5,4,3,2,1,0])对DataFrame按照指定的索引进行重排，并得到排序后的结果。
最后，根据引用，可以使用data_RF.sort_values(by=['值'], ascending=False)对DataFrame中的'值'列进行降序排序。
总结起来，可以使用以下代码对DataFrame的数据值进行排序：
frame.sort_values(by=['height'], ascending=False)，
frame.reindex([6,5,4,3,2,1,0])，
data_RF.sort_values(by=['值'], ascending=False)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中Dataframe数据的排序（含实例讲解）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126370595)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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