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：

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。

相关问题

python删除Dataframe索引列

要删除DataFrame中的索引列，可以使用`reset_index()`函数，并设置`drop=True`参数。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 设置索引
df = df.set_index('A')

# 删除索引列
df = df.reset_index(drop=True)

在上面的示例中，`set_index()`函数将'A'列设置为索引列，然后使用`reset_index()`函数并设置`drop=True`参数来删除这个索引列。

python删除Dataframe的索引，怎么再重新排序

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：

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。