Pandas: Reindex Unsorts Dataframe

У меня возникли проблемы с сортировкой, а затем сброс индекса в Pandas:

dfm = dfm.sort(['delt'],ascending=False)
dfm = dfm.reindex(index=range(1,len(dfm)))

Dataframe возвращает unsorted после переиндексации. Моя конечная цель состоит в том, чтобы иметь отсортированный dataframe с номерами индексов от 1 → len (dfm), поэтому, если есть лучший способ сделать это, я бы не возражал,

Спасибо!

Ответ 1

Вместо переиндексации просто измените фактический индекс:

dfm.index = range(1,len(dfm) + 1)

Тогда это не изменит порядок, просто индекс

Ответ 2

Я думаю, вы не понимаете, что делает reindex. Он использует переданный индекс для выбора значений вдоль пройденной оси, а затем заполняет NaN, где ваш прошедший индекс не совпадает с текущим индексом. Что вам интересно, просто установите индекс на что-то еще:

In [12]: df = DataFrame(randn(10, 2), columns=['a', 'delt'])

In [13]: df
Out[13]:
       a   delt
0  0.222 -0.964
1  0.038 -0.367
2  0.293  1.349
3  0.604 -0.855
4 -0.455 -0.594
5  0.795  0.013
6 -0.080 -0.235
7  0.671  1.405
8  0.436  0.415
9  0.840  1.174

In [14]: df.reindex(index=arange(1, len(df) + 1))
Out[14]:
        a   delt
1   0.038 -0.367
2   0.293  1.349
3   0.604 -0.855
4  -0.455 -0.594
5   0.795  0.013
6  -0.080 -0.235
7   0.671  1.405
8   0.436  0.415
9   0.840  1.174
10    NaN    NaN

In [16]: df.index = arange(1, len(df) + 1)

In [17]: df
Out[17]:
        a   delt
1   0.222 -0.964
2   0.038 -0.367
3   0.293  1.349
4   0.604 -0.855
5  -0.455 -0.594
6   0.795  0.013
7  -0.080 -0.235
8   0.671  1.405
9   0.436  0.415
10  0.840  1.174

Помните, что если вы хотите, чтобы len(df) находился в индексе, вам нужно добавить 1 к конечной точке, поскольку Python не включает конечные точки при построении диапазонов.