dataframe按索引降序排序,然后重置索引
时间: 2024-01-07 11:02:28 浏览: 27
可以使用 `sort_index()` 方法对 DataFrame 进行按照索引降序排序,再使用 `reset_index()` 方法重置索引。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[2, 1, 0])
print(df)
# 对索引进行降序排序并重置索引
df = df.sort_index(ascending=False).reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出:
```
A B
2 1 4
1 2 5
0 3 6
A B
0 3 6
1 2 5
2 1 4
```
相关问题
dataframe重置索引
在 Pandas 中,您可以使用 `reset_index()` 方法重置 DataFrame 的索引。该方法将当前的索引作为新的一列添加到 DataFrame 中,并创建一个新的整数索引。
以下是一个简单的示例:
假设您有以下 DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']},
index=[2, 0, 1, 3])
print(df)
```
输出结果如下:
```
Name Age Gender
2 Alice 25 F
0 Bob 30 M
1 Charlie 35 M
3 David 40 M
```
现在,如果您想要重置索引,您可以使用以下代码:
```
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出结果如下:
```
Name Age Gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
3 David 40 M
```
在上面的代码中,`reset_index()` 方法将当前的索引重置为整数索引,并且 `drop=True` 参数用于删除原始索引列,以便仅保留新的整数索引。
python dataframe重置索引
在Python中,DataFrame重置索引可以使用reset_index()函数。该函数将当前索引列作为新的一列添加到DataFrame中,并创建一个新的默认整数索引。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 重置索引
df = df.reset_index()
print(df)
```
输出结果为:
```
index name age gender
Alice 25 F
1 1 Bob 30 M
2 2 Charlie 35 M
3 3 David 40 M
```
可以看到,原来的索引列已经成为了新的一列,而新的索引列从开始递增。