排序数据框后更新索引

采取以下数据框架：

x = np.tile(np.arange(3),3)
y = np.repeat(np.arange(3),3)
df = pd.DataFrame({"x": x, "y": y})

   x  y
0  0  0
1  1  0
2  2  0
3  0  1
4  1  1
5  2  1
6  0  2
7  1  2
8  2  2

我需要x首先对其进行排序，然后仅需按其进行排序y：

df2 = df.sort(["x", "y"])

   x  y
0  0  0
3  0  1
6  0  2
1  1  0
4  1  1
7  1  2
2  2  0
5  2  1
8  2  2

如何更改索引，使其再次上升。即我怎么得到这个：

   x  y
0  0  0
1  0  1
2  0  2
3  1  0
4  1  1
5  1  2
6  2  0
7  2  1
8  2  2

我尝试了以下方法。不幸的是，它根本不会改变索引：

df2.reindex(np.arange(len(df2.index)))

您可以使用来重置索引，reset_index以获取默认索引0、1、2，...，n-1（并用于drop=True指示您要删除现有索引，而不是将其作为附加列添加到数据框中）。 ：

In [19]: df2 = df2.reset_index(drop=True)

In [20]: df2
Out[20]:
   x  y
0  0  0
1  0  1
2  0  2
3  1  0
4  1  1
5  1  2
6  2  0
7  2  1
8  2  2

df.sort()已弃用，请使用df.sort_values(...)：https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generation/pandas.DataFrame.sort_values.html

然后按照乔里斯的回答做 df.reset_index(drop=True)

由于pandas 1.0.0df.sort_values具有一个新参数ignore_index，可以满足您的实际需要：

In [1]: df2 = df.sort_values(by=['x','y'],ignore_index=True)

In [2]: df2
Out[2]:
   x  y
0  0  0
1  0  1
2  0  2
3  1  0
4  1  1
5  1  2
6  2  0
7  2  1
8  2  2

您可以使用来设置新索引set_index：

df2.set_index(np.arange(len(df2.index)))

输出：

   x  y
0  0  0
1  0  1
2  0  2
3  1  0
4  1  1
5  1  2
6  2  0
7  2  1
8  2  2