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。该索引最初是必要的，以帮助连接来自 4 个不同数据帧的数据。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，但我不知道该怎么做。即我正在寻找用函数 range(250, 0, -1) 替换任何现有索引的东西
我已经尝试使用下面的 set_index 和一大堆总是返回错误的其他尝试，
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实例中，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。如果这是最基本的，我深表歉意，但我在 python/pandas 的世界里已经一周了，没有编程超过 10 年，并且花了 2 天的时间来尝试自己解决这个问题，但现在是时候了哭……叔叔!!
最佳答案
尝试先将 250:0 索引作为列引入，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
关于python - 更改数据框索引值，同时保持其他列数据相同，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18371609/