用reset_index使index按顺序

使用 `reset_index()` 方法可以将 DataFrame 的索引重置为默认的整数索引，并按顺序排序。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 打印 DataFrame
print(df)

# 重置索引并排序
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35

可以看到，通过 `reset_index()` 方法将索引重置为默认的整数索引，并按顺序排序。参数 `drop=True` 表示删除原来的索引列。

相关问题

pandas调整列顺序 reset_index

Pandas是Python中广受欢迎的数据分析库，可以轻松地对各种数据进行清洗、整理、分析和可视化处理。在数据处理中，经常需要对数据的列顺序进行调整，同时还要对数据进行重置索引。Pandas提供了reset_index()方法和reindex()方法来实现这个功能。

reset_index()方法可以将索引列转换为普通列，同时创建一个新的默认的数字索引列。可以通过参数来指定要保留的索引列，以及重置后的索引的名称。

下面是一个Pandas调整列顺序reset_index()的例子：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'],
'age':[20, 30, 25, 5],
'country':['USA', 'UK', 'Canada', 'Japan']}
df = pd.DataFrame(data)
print("Before column reordering and resetting index:\n", df)

#调整列顺序
df = df[['country', 'name', 'age']]
#重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

print("\nAfter column reordering and resetting index:\n", df)

运行结果如下所示：

Before column reordering and resetting index:
name age country
0 Tom 20 USA
1 Jerry 30 UK
2 Spike 25 Canada
3 Tyke 5 Japan

After column reordering and resetting index:
country name age
0 USA Tom 20
1 UK Jerry 30
2 Canada Spike 25
3 Japan Tyke 5

从运行结果可以看出，首先对数据框的列进行了调整顺序，然后通过reset_index()方法重置了索引并生成了默认的数字索引列。需要注意的是，当我们对重置后的索引值不感兴趣时，可以使用drop=True来删除索引列。

reset_index().values.tolist() 与reset_index().columns.tolist() 解读

`reset_index()` 是 Pandas 中的一个函数，用于将 DataFrame 中的索引列转换为普通列，并重新生成默认的数值索引列。下面是对这两个方法的解释：

- `reset_index().values.tolist()`: 这个方法将 DataFrame 中的每一行转换成一个列表（list），并将所有的行列表组成一个嵌套列表（nested list）。每个行列表中，元素的顺序和列的顺序一致，即第一个元素对应第一列，第二个元素对应第二列，以此类推。对于每一行而言，索引列的值也会被包含在行列表中，放在行列表的第一个位置。
- `reset_index().columns.tolist()`: 这个方法将 DataFrame 中的所有列名转换成一个列表，列表中的元素顺序和 DataFrame 中列的顺序一致，即第一个元素对应第一列，第二个元素对应第二列，以此类推。其中，索引列的列名也会被包含在列表中。

需要注意的是，这两个方法都需要在 `reset_index()` 的基础上调用，因为索引列默认不会被包含在 DataFrame 中。同时，这两个方法都返回一个列表类型的对象，可以通过索引或切片等方式访问其中的元素。