更改数据框索引值，同时保持其他列数据相同答案

【问题标题】：Change dataframe index values while keeping other column data same更改数据框索引值，同时保持其他列数据相同
【发布时间】：2013-08-22 04:17:57
【问题描述】：

我有一个包含 4 列和 251 行的 DataFrame，以及一个由数字组成的索引，例如1000 到 1250 。该索引最初是帮助连接来自 4 个不同数据帧的数据所必需的。但是，一旦我将 4 列放在一起，我想将索引更改为从 250 到 0 的数字级数。这是因为我将对不同的数据集（4 组）执行相同的操作不同的指数，例如2000 到 2250 或 500 到 750，但都具有相同的行数。 250 到 0 是统一这些数据集的一种方式，但我不知道如何做到这一点。即我正在寻找用函数 range(250, 0, -1) 替换任何现有索引的东西

我尝试过使用下面的 set_index 以及其他一大堆总是返回错误的尝试，

df.set_index(range(250, 0, -1), inplace=True)

并且在我能够将 df 的索引设置为范围的情况下，4 列中的数据更改为 NaN，因为它们没有与新索引匹配的数据。如果这是初步的，我深表歉意，但我在 python/pandas 的世界里已经一周大了，10 岁以上还没有编程，并且花了 2 天时间来尝试为自己解决这个问题，但现在是时候了哭……大叔！！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

尝试先将 250:0 索引作为一列引入，然后将它们设置为索引：

df = pd.DataFrame({'col1': list('abcdefghij'), 'col2': range(0, 50, 5)})
df['new_index'] = range(30, 20, -1)
df.set_index('new_index')

之前：

  col1  col2  new_index
0    a     0         30
1    b     5         29
2    c    10         28
3    d    15         27
4    e    20         26
5    f    25         25
6    g    30         24
7    h    35         23
8    i    40         22
9    j    45         21

之后：

          col1  col2
new_index           
30           a     0
29           b     5
28           c    10
27           d    15
26           e    20
25           f    25
24           g    30
23           h    35
22           i    40
21           j    45

【讨论】：

感谢您的快速响应，我刚刚尝试过，我相信我遇到了某种数据类型冲突。我可以将 250:0 作为一列添加到数据集，set_index 命令不会引发任何错误，但是当我查看数据框时，我仍然拥有以 250:0 作为最后一列的旧索引。下面是我在执行 set_index 命令时得到的输出
我没有像你那样在我的代码中使用inplace=True 参数，所以它实际上并没有修改df，只是返回一个设置了这些索引的新数据框。添加该参数，或将结果分配给新变量，您应该会很好。
全部解决。感谢并抱歉我之前的回复不完整。

【解决方案2】：

你可以这样做

df.index = range(250, 0, -1)

还是我错过了什么？

【讨论】：

是的，这个答案更好，因为它避免了在设置索引之前创建额外的列。