python 将dataframe索引重新排列 set_indec

可以使用 `pandas` 库中的 `set_index` 和 `reset_index` 方法来重新排列 `DataFrame` 的索引。

假设有一个 DataFrame `df`，需要按照某一列的值重新设置索引，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'B': [1, 2, 3, 4]})

# 按照列 B 的值设置索引
df = df.set_index('B')

# 重新排列索引
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

首先使用 `set_index` 方法将列 B 的值设置为索引，然后使用 `sample` 方法对 DataFrame 进行随机采样并重新排列，最后使用 `reset_index` 方法将原始索引重置为默认的整数索引。其中，`frac=1` 表示将整个 DataFrame 进行采样，`drop=True` 表示将原始索引重置为整数索引并删除原始索引列。

相关问题

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。

python DataFrame 重新索引

在 Pandas 中，可以使用 `reindex()` 方法重新索引 DataFrame。这个方法有几种用法，可以根据不同的需求进行调整。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df)

# 重新索引行
df = df.reindex([0, 2, 1])
print(df)

# 重新索引列
df = df.reindex(columns=['B', 'A'])
print(df)

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

   A  B
0  1  a
2  3  c
1  2  b

   B  A
0  a  1
2  c  3
1  b  2

在上面的示例中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `reindex()` 方法重新索引了行和列。在重新索引行时，我们指定了一个新的索引列表 `[0, 2, 1]`，这会重新排列原始 DataFrame 的行。在重新索引列时，我们指定了一个新的列名列表 `['B', 'A']`，这会重新排列原始 DataFrame 的列。

除了上述示例中的用法之外，`reindex()` 方法还可以用来填充缺失值、插入新的行或列等。具体用法可以参考 Pandas 官方文档。