Pandas 文档 - 索引答案

【问题标题】：Pandas Documentation - indexingPandas 文档 - 索引
【发布时间】：2019-05-02 11:35:58
【问题描述】：

我在这个 stackoverflow 答案中找到了关于如何反转 python 系列顺序的答案。 reverse dataframe's rows' order with pandas

他们将此页面引用为来源：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html，但我无法在页面上找到解释反向索引策略的确切部分。有人可以帮我解决这个问题，或者指导我在 pandas/python 文档中概述该策略的位置。

【问题讨论】：

pandas 中没有内置方法来反转DataFrame 的顺序，因此您在文档中找不到任何具体信息。为了反转DataFrame，您必须使用reversed()（这是python 标准库的一部分的函数）或使用链接到的线程中建议的slice 表示法。切片符号和reversed() 都不是pandas 特有的方法。
您可以在此处的文档中看到反转对象的切片符号：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/… 以及其他一些地方。

【解决方案1】：

我认为您应该阅读有关切片的内容： Understanding Python's slice notation

有关反转 df 的不同方法，请看这里：Right way to reverse pandas.DataFrame?

【讨论】：

您好，我想您误解了我的问题。我了解如何反转数据帧，stackoverflow 对此非常有帮助。我想知道它在文档中的哪个位置告诉您如何反转数据框。
我认为它在 Pandas 文档中没有明确说明为什么 df[::-1] 会反转 df。使用 [::] 表示法进行切片是一个通用的 Python 概念。
好的，所以您发布的第一个链接：了解 Python 的切片表示法很好。我基本上是在 python 文档中寻找它说的地方，因为正如你所说，它是一个基本的 python 概念。我再次理解了以前的概念，我正在尝试了解官方语言文档的方法。

【解决方案2】：

如果您只是尝试反转索引顺序，保持数据顺序不变，请尝试

df.index = reversed(df.index)

【讨论】：

【解决方案3】：

对于可能正在搜索此内容的其他人，上述答案提供了一个非常好的链接来解释这个概念：Understanding Python's slice notation

作为对“文档中的什么地方是这样说的？”这个问题的回答。 Python 文档在这里解释了基本的切片： Basic Slicing in Documentation

步骤（或增量）的功能随后在 python 2.3 的更新中进行了说明 Slicing with steps explained

【讨论】：