更改数据框索引值，同时保持其他列数据不变

Question

我有一个包含 4 列和 251 行的 DataFrame 和一个索引，它是数字的级数，例如 1000 到 1250 。该索引最初是帮助连接来自 4 个不同数据帧的数据所必需的。但是，一旦我将 4 列放在一起，我想将索引更改为从 250 到 0 的数字级数。这是因为我将对不同的数据集（以 4 为一组）执行相同的操作，这将有不同的索引，例如 2000 到 2250 或 500 到 750，但都具有相同的行数。250 到 0 是统一这些数据集的一种方式，但我不知道如何做到这一点。即我正在寻找用函数 range(250, 0, -1) 替换任何现有索引的东西

我已经尝试使用下面的 set_index 和一大堆其他总是返回错误的尝试，

df.set_index(range(250, 0, -1), inplace=True) 

并且在我能够将 df 的索引设置为范围的情况下，4 列中的数据更改为 NaN，因为它们没有与新索引匹配的数据。如果这是基本的，我深表歉意，但我在 python/pandas 的世界里只有一个星期大，在 +10 年没有编程，并且花了 2 天的时间来尝试为自己解决这个问题，但它的时间哭……大叔！！

Answer 1

尝试先将 250:0 索引作为列引入，然后将它们设置为索引：

df = pd.DataFrame({'col1': list('abcdefghij'), 'col2': range(0, 50, 5)})
df['new_index'] = range(30, 20, -1)
df.set_index('new_index')

前：

  col1  col2  new_index
0    a     0         30
1    b     5         29
2    c    10         28
3    d    15         27
4    e    20         26
5    f    25         25
6    g    30         24
7    h    35         23
8    i    40         22
9    j    45         21

后：

          col1  col2
new_index           
30           a     0
29           b     5
28           c    10
27           d    15
26           e    20
25           f    25
24           g    30
23           h    35
22           i    40
21           j    45

Answer 2

你可以做

df.index = range(250, 0, -1)

或者我错过了什么？