``` sorted_df = data_fianl.sort_values('Date/Time') ```排序时重置索引

`sorted_df = data_fianl.sort_values('Date/Time')` 这行代码是 Pandas 库中的操作，用来对名为 `data_fianl` 的 DataFrame 根据 'Date/Time' 列的值进行排序。`sort_values()` 函数会对 DataFrame 按照指定的列进行升序排列，默认情况下是从小到大，如果你需要降序排列，则可以添加参数 `ascending=False`。

当执行排序后，原始 DataFrame 的索引通常会被改变，因为排序后的顺序并不一定与原索引对应。但是，如果你想在排序后保留原来的索引，可以设置 `inplace=False` 并创建一个新的 DataFrame，然后使用 `reset_index(drop=True)` 来重新设定索引。这里 `drop=True` 参数表示新 DataFrame 将不会包含原始的索引列作为独立的一列。

完整的代码示例：

sorted_df = data_fianl.sort_values('Date/Time', inplace=False)
sorted_df = sorted_df.reset_index(drop=True)

现在 `sorted_df` 中的数据将按日期时间顺序排列，而且它的索引是从0开始的新序列，而不是原来的索引。

相关问题

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

正确答案是 B. sorted_df = df.sort_values(ascending=False)。

sort_values() 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序，按照指定的排序方式进行排序，默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序，应该将参数 `ascending` 设置为 `False`，而不是 `True`。因此，选项 B 中的代码是错误的。

正确的选项是 A、C 和 D，它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中：

- A. Sorted_df = df.sort_values() 可以按照升序对 df 进行排序，返回一个新的按标签排序后的 Series；
- C. sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同，可以按照升序对 df 进行排序；
- D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引，如果不指定索引顺序，则会按照升序对标签进行排序。

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

选项B中的代码会让df降序排列，而不是升序排列。因此，正确答案是C。应该使用以下代码将df升序排列：

sorted_df = df.sort_values(ascending=True)

选项A中的代码可以按值对df进行排序，但是如果我们只是要求对标签进行排序，则不需要使用sort_values方法。

选项D中的reindex方法不会对df中的标签进行排序，而是根据给定的索引重新排序df的行顺序。