データフレームを並べ替えた後にインデックスを更新する

次のデータフレームを使用します。

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

x最初に並べ替える必要があり、2番目に並べ替える必要があります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

インデックスを再び昇順になるように変更するにはどうすればよいですか。つまり、どうすればこれを取得できますか？

   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

私は以下を試しました。残念ながら、インデックスはまったく変更されません。

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

あなたができるリセット使用して索引をreset_index0、1、2のデフォルトのインデックスを取り戻すために、...、N-1（および使用がdrop=Trueあなたの代わりにあなたのデータフレームに追加の列として追加の既存のインデックスをドロップしたい示すために） ：

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()非推奨です。使用df.sort_values(...)：。https //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_values.htmlをください。

次に、ジョリスの答えに従ってください。 df.reset_index(drop=True)

pandas 1.0.0にdf.sort_valuesは、ignore_index必要なことを正確に実行する新しいパラメーターがあります。

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

次を使用して、新しいインデックスを設定できますset_index。

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

出力：

   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