python - 熊猫（python）：如何将列添加到数据框以进行索引？

Question

我在数据框中的索引（有 30 行）的形式是：

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。我想添加一个系列的列：

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

我该怎么做呢？

Answer 1

怎么样：

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

或者，如果您希望索引成为排名并将原始索引存储为列：

df = df.reset_index()

Answer 2

我在尝试做同样的事情时偶然发现了这个问题（我认为）。这是我的做法：

df['index_col'] = df.index

然后，您可以根据需要对新的索引列进行排序。

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

它给了我：

     0
171  1
174  2
173  3

这是你想要的？

Answer 4

这样做的方法是：

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')