Python 在不更改顺序的情况下重新编制索引

我有以下数据帧：

in  year   ni  d  m   x    y        q
1   2012   1   2  0  NaN  NaN       3
6   2012   2   1  1    9    9       1
5   2012   3   1  1   17   17       1
3   2012   4   0  3   37   37       0
5   2012   5   1  0  NaN  NaN       3
2   2012   6   3  1   15   15       3

当我使用df.reindex（index=[1,2,3,4,5,6]）-基本上是列'ni'（我想要使用的索引）-那么这将改变我的数据帧的顺序，我试图避免这种情况。我知道我可以通过重命名来完成，但是数据有50000行，写这样一本字典很累

---

那么，有没有一种方法可以保持顺序但更改索引，或者有没有一种技巧可以更快地重命名或简单地将ni调整为索引？

假设您的数据帧如下所示（使用索引

'in'

），您可以使用：

尽管在许多情况下这可能是正常的，但如果您关心速度和内存使用，您可以在原地执行此操作（即更改

df

，而不创建副本）

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in place

似乎快了30%左右。

df.set\u index（“ni”）能解决你的问题吗？Thx很多，因为某种原因，我没有意识到这一点！

In [1]: df = pd.read_csv('ni.csv', sep='\s+', index_col=0)

In [2]: df
Out[2]: 
    year  ni  d  m   x   y  q
in                           
1   2012   1  2  0 NaN NaN  3
6   2012   2  1  1   9   9  1
5   2012   3  1  1  17  17  1
3   2012   4  0  3  37  37  0
5   2012   5  1  0 NaN NaN  3
2   2012   6  3  1  15  15  3

In [3]: df.set_index('ni', drop=False)
Out[3]: 
    year  ni  d  m   x   y  q
ni                           
1   2012   1  2  0 NaN NaN  3
2   2012   2  1  1   9   9  1
3   2012   3  1  1  17  17  1
4   2012   4  0  3  37  37  0
5   2012   5  1  0 NaN NaN  3
6   2012   6  3  1  15  15  3

In [4]: df.set_index('ni', drop=False, inplace=True)