我用pandas打开了一个数据,但是在我删除掉一行之后索引就缺少了一些,怎么重新安排索引来按顺序排序

你可以使用 `reset_index()` 方法来重新安排索引，让它按顺序排序。你可以尝试以下代码：

df = df.reset_index(drop=True)

这将会删除原来的索引并重新按顺序排序。如果你想保留原来的索引，可以将 `drop` 参数设置为 `False`。

df = df.reset_index(drop=False)

这将会在原来的索引上增加一列索引。

相关问题

根据索引删除pandas列表的一行数据

要根据索引删除Pandas DataFrame中的一行数据，可以使用`drop()`函数。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}, index=['A', 'B', 'C'])

# 删除索引为'B'的行
df = df.drop('B')

print(df)

输出结果为：

   column1  column2
A        1        4
C        3        6

在这个例子中，`drop()`函数将根据给定的索引标签删除对应的行。通过传递要删除的索引标签作为参数，即可删除相应的行。最后，打印输出删除行后的DataFrame `df`。请注意，`drop()`函数返回一个新的DataFrame，原始DataFrame并没有被修改，因此需要将其赋值给一个变量以保存删除行后的结果。

使用loc获取了一行的数据，但是之后使用pandas.concat

如果你已经使用`pandas`的`loc`方法获取了一行数据，并且想将这一行数据与另一个`DataFrame`进行合并，可以使用`pandas.concat`方法。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 使用loc方法获取第一行数据
row = df1.loc[0]

# 将第一行数据与另一个DataFrame进行合并
result = pd.concat([df2, row.to_frame().T], axis=0, ignore_index=True)
print(result)

输出结果：

      D     E     F    A    B    C
0    10    13    16  NaN  NaN  NaN
1    11    14    17  NaN  NaN  NaN
2    12    15    18  NaN  NaN  NaN
3  1.00  4.00  7.00 1.00 4.00 7.00

在`pd.concat`方法中，`axis=0`表示按行进行合并，`ignore_index=True`表示忽略原有的索引。`row.to_frame().T`将获取的一行数据转换为DataFrame格式，并将其转置，以便与另一个DataFrame进行合并。