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请教索引问题

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发表于 2017-8-18 16:50:48 | 显示全部楼层 |阅读模式

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x
求助一个索引的问题
我用了 reset_index() 的方法重新编号
但是现在想以timestamp为索引进行排序
请问应该怎么处理?
麻烦各位了!

             timestamp          high     low   open  close
0   2016-01-04 15:00:00  325.5  321.0  325.5  322.0
1   2016-01-05 15:00:00  325.5  320.5  324.5  321.5
2   2016-01-06 15:00:00  323.0  317.0  318.5  322.5
3   2016-01-07 15:00:00  320.0  312.5  320.0  314.5
4   2016-01-08 15:00:00  312.5  309.0  311.5  309.0
5   2016-01-11 15:00:00  307.0  304.5  305.5  306.0
6   2016-01-12 15:00:00  306.0  300.5  300.5  303.0
7   2016-01-13 15:00:00  303.0  299.5  300.5  300.5
8   2016-01-14 15:00:00  310.0  304.0  305.0  309.0
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
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发表于 2017-8-18 16:57:04 | 显示全部楼层
sort_values(by='列名')
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发表于 2017-8-18 17:03:52 | 显示全部楼层
去看看   利用python进行数据分析   吧 ,里面很多技巧
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 楼主| 发表于 2017-8-18 17:35:57 | 显示全部楼层
小锟 发表于 2017-8-18 17:03
去看看   利用python进行数据分析   吧 ,里面很多技巧

好的,谢谢,我去学习一下您说的书!
我要结果不是您写的代码
我是要恢复成
             timestamp          high     low   open  close
2016-01-04 15:00:00  325.5  321.0  325.5  322.0
2016-01-05 15:00:00  325.5  320.5  324.5  321.5
2016-01-06 15:00:00  323.0  317.0  318.5  322.5
2016-01-07 15:00:00  320.0  312.5  320.0  314.5
2016-01-08 15:00:00  312.5  309.0  311.5  309.0
2016-01-11 15:00:00  307.0  304.5  305.5  306.0
2016-01-12 15:00:00  306.0  300.5  300.5  303.0
2016-01-13 15:00:00  303.0  299.5  300.5  300.5
2016-01-14 15:00:00  310.0  304.0  305.0  309.0
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发表于 2017-8-18 18:52:43 | 显示全部楼层
  1. >>> df=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=list('ABC'))
  2. >>> df
  3.    A  B  C
  4. 0  1  2  3
  5. 1  4  5  6
  6. 2  7  8  9
  7. >>> df.index=df.A
  8. >>> df
  9.    A  B  C
  10. A         
  11. 1  1  2  3
  12. 4  4  5  6
  13. 7  7  8  9

  14. >>> df=df.drop('A',1)
  15. >>> df
  16.    B  C
  17. A      
  18. 1  2  3
  19. 4  5  6
  20. 7  8  9
  21. >>>
复制代码
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发表于 2017-8-18 19:10:11 | 显示全部楼层
  1. >>> df=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=list('ABC'))
  2. >>> df.set_index(['A'], inplace=True)
  3. >>> df
  4.    B  C
  5. A      
  6. 1  2  3
  7. 4  5  6
  8. 7  8  9
  9. >>>
复制代码
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