请教索引问题

花生爱上猫

求助一个索引的问题
我用了 reset_index() 的方法重新编号
但是现在想以timestamp为索引进行排序
请问应该怎么处理？
麻烦各位了！

             timestamp          high     low   open  close
0   2016-01-04 15:00:00  325.5  321.0  325.5  322.0
1   2016-01-05 15:00:00  325.5  320.5  324.5  321.5
2   2016-01-06 15:00:00  323.0  317.0  318.5  322.5
3   2016-01-07 15:00:00  320.0  312.5  320.0  314.5
4   2016-01-08 15:00:00  312.5  309.0  311.5  309.0
5   2016-01-11 15:00:00  307.0  304.5  305.5  306.0
6   2016-01-12 15:00:00  306.0  300.5  300.5  303.0
7   2016-01-13 15:00:00  303.0  299.5  300.5  300.5
8   2016-01-14 15:00:00  310.0  304.0  305.0  309.0

小锟

sort_values(by='列名')

小锟

去看看   利用python进行数据分析   吧 ，里面很多技巧

花生爱上猫

小锟 发表于 2017-8-18 17:03
去看看   利用python进行数据分析   吧 ，里面很多技巧

好的，谢谢，我去学习一下您说的书！
我要结果不是您写的代码
我是要恢复成
             timestamp          high     low   open  close
2016-01-04 15:00:00  325.5  321.0  325.5  322.0
2016-01-05 15:00:00  325.5  320.5  324.5  321.5
2016-01-06 15:00:00  323.0  317.0  318.5  322.5
2016-01-07 15:00:00  320.0  312.5  320.0  314.5
2016-01-08 15:00:00  312.5  309.0  311.5  309.0
2016-01-11 15:00:00  307.0  304.5  305.5  306.0
2016-01-12 15:00:00  306.0  300.5  300.5  303.0
2016-01-13 15:00:00  303.0  299.5  300.5  300.5
2016-01-14 15:00:00  310.0  304.0  305.0  309.0

SixPy

>>> df=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=list('ABC'))
>>> df
   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
>>> df.index=df.A
>>> df
   A  B  C
A         
1  1  2  3
4  4  5  6
7  7  8  9

>>> df=df.drop('A',1)
>>> df
   B  C
A      
1  2  3
4  5  6
7  8  9
>>> 

SixPy

>>> df=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=list('ABC'))
>>> df.set_index(['A'], inplace=True)
>>> df
   B  C
A      
1  2  3
4  5  6
7  8  9
>>>