pandas排序后更新index的值

在 Pandas 中，你可以使用 `sort_values` 函数对 DataFrame 或 Series 进行排序。排序后，你可以使用 `reset_index` 函数重新设置索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 30, 35, 20],
                   'salary': [5000, 6000, 7000, 4500]})

# 按照年龄排序
df_sorted = df.sort_values('age')

# 重新设置索引
df_sorted = df_sorted.reset_index(drop=True)

print(df_sorted)

输出结果：

      name  age  salary
0    David   20    4500
1    Alice   25    5000
2      Bob   30    6000
3  Charlie   35    7000

在这个示例中，我们首先创建一个 DataFrame，然后按照年龄排序，最后重新设置索引。`reset_index` 函数的 `drop` 参数用于控制是否删除原始索引列。在本例中，我们将其设为 `True`，表示删除原始索引列。

相关问题

pandas 排序

在使用Pandas进行排序时，可以使用sort_values()函数来按照某一列的值进行排序。根据提供的代码，可以看出在排序时使用了ascending参数来指定升序或降序排序。

另外，还可以使用sort_index()函数按照索引进行排序，使用sort_index(axis=0)可以按照行索引进行排序，使用sort_index(axis=1)可以按照列索引进行排序。

pandas排序方式

在Pandas中，有几种常见的排序方式可以使用。其中两种主要的排序方法是sort_index和sort_values。

1. sort_index方法是按照索引对数据进行排序。你可以使用以下代码对DataFrame或Series进行索引排序：
- 对DataFrame进行索引排序：df.sort_index()
- 对Series进行索引排序：s.sort_index()

2. sort_values方法是按照某一列或多列的值对数据进行排序。你可以使用以下代码对DataFrame或Series进行值排序：
- 对DataFrame进行值排序：df.sort_values(by="column_name")
- 对Series进行值排序：s.sort_values()

在sort_values方法中，你还可以使用ascending参数来指定升序还是降序排序。默认情况下，排序是升序的。

总结起来，Pandas的排序方式主要包括sort_index和sort_values两种方法，分别用于索引排序和值排序。你可以根据需要选择适当的方法来对数据进行排序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pandas数据排序，人人都能学会的几种方法](https://blog.csdn.net/weixin_38753213/article/details/120278815)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Pandas中的数据排序（八）](https://blog.csdn.net/qq_41706810/article/details/105924171)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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