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。

python dataframe index重排

在Python的Pandas库中，DataFrame的索引（Index）可以按照特定的顺序进行重排，这通常被称为重新设置索引（Reset Index）。以下是重排DataFrame索引的基本步骤：

1. **查看当前索引**：首先，你需要了解DataFrame当前的索引情况，你可以使用`df.index`或`.head()`等方法查看。

2. **创建新的索引列表**：确定你想要的新索引，这可以是数字序列、列表、元组或其他有序数据结构。例如，如果你想按字母顺序排序，可以创建一个包含所有目标值的列表。

new_index = ['B', 'A', 'C']

3. **重置索引**：使用`reset_index()`方法将现有的索引转换成列，并将新列表作为新索引。如果你不想保留原始索引列，可以添加参数`drop=True`。

df_reindexed = df.reset_index(drop=True)
df_reindexed.set_index(new_index, inplace=True)

4. **检查结果**：最后确认`df_reindexed`是否按照你期望的方式重排了索引，可以用`index`属性查看。