python dataframe索引

在 Python 中的 pandas 库中，DataFrame 是一种表格型的数据结构，索引是 DataFrame 中用于标识每一行数据的唯一标识符。默认情况下，索引是整数类型，但也可以指定其他类型的索引，例如字符串类型。可以使用 DataFrame 的 "set_index" 方法来设置索引。

相关问题

python dataframe索引扩充

要扩充Python DataFrame的索引，你可以使用set_index()函数来设置新的索引列。使用该函数，你可以将现有的列作为索引，或者创建一个新的索引列。例如，如果你有一个名为"key"的列，你可以使用df.set_index('key')来将它设置为索引。

设置索引后，DataFrame的索引列将成为主要的标识符，用于引用和操作数据。这意味着你不能再使用列名来访问或提取数据，而是需要使用df.index或df.index.values来获取索引的值。

如果你想删除索引并恢复到默认的0到n-1的整数索引，你可以使用reset_index()函数。它将重置索引，并将原始索引列作为一个新的列添加到DataFrame中。

因此，要扩充Python DataFrame的索引，你可以使用set_index()函数来设置新的索引列，使用reset_index()函数来删除索引并恢复默认的整数索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中如何给DataFrame对象设置索引或者说增加索引？设定索引后有什么变化？如何删除索引？](https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104526973)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

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：

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。