Pandas(python):如何将列添加到dataframe的索引？

Question

我在数据框中有30个行的索引具有以下形式:

Int64Index([171, 174,173, 172, 199..............
        ....175, 200])

索引没有严格增加,因为数据框是sort()的输出.我想添加一个系列列:

[1, 2, 3, 4, 5......................., 30]

我应该怎么做呢？

谢谢.

Answer 1

怎么样:

df['new_col'] = range(1, len(df) + 1)

或者,如果您希望索引为排名并将原始索引存储为列:

df = df.reset_index()

Answer 2

我在试图做同样的事情时偶然发现了这个问题(我想).我是这样做的:

df['index_col'] = df.index

然后,您可以根据需要对新索引列进行排序.

Answer 3

这个怎么样,

from pandas import *

idx = Int64Index([171, 174, 173])
df = DataFrame(index = idx, data =([1,2,3]))
print df

这是你想要的？

Answer 4

这样做的方法是这样的：

重置索引：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

对索引进行排序：

df.sort_index(inplace=True)

从列设置新索引：

df.set_index('column_name', inplace=True)

从范围中设置新索引：

df.index = range(1, 31, 1) #a range starting at one ending at 30 with a stepsize of 1.

根据列值对数据框进行排序：

df.sort_values(by='column_name', inplace=True)

重新分配变量也有效：

df=df.reset_index(drop=True)
df=df.sort_index()
df=df.set_index('column_name')
df.index = range(1, 31, 1) #a range starting at one ending at 30 with a stepsize of 1.
df=df.sort_values(by='column_name')