在同一 pandas 数据框中交换两行（连同索引）

我正在制定固定转售价格dataset https://data.gov.sg/dataset/resale-flat-prices（如果您有兴趣，我使用的是 2015 年 1 月以后的数据）。

First, I group the data by using data.groupby('flat_type').sum(), Then the data becomes:

我尝试交换行

现在，我尝试使用以下答案交换最后两行这个帖子 https://stackoverflow.com/questions/46890972/swapping-rows-within-the-same-pandas-dataframe:

b,c = data_by_type.iloc[-2], data_by_type.iloc[-1]
temp = data_by_type.iloc[-2].copy()
data_by_type.iloc[-2] = c
data_by_type.iloc[-1] = b

最后两行的内容发生了更改，但最后两行的索引保持不变。

所以我的问题是：如何交换整行，包括索引？

Use np.r_ https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.r_.html:

df = df.iloc[np.r_[0:len(df) - 2, -1, -2]]

选择：

df = df.loc[df.index[:-2].tolist() + df.index[-1:].tolist() + df.index[-2:-1].tolist()]

print (df)
                  floor_area_sqm  lease_commence_date  remaining_lease  \
flat_type                                                                
1 ROOM                    1085.0                69125             1977   
2 ROOM                   40898.0              1788955            62356   
3 ROOM                 1430010.1             41448329          1344374   
4 ROOM                 3226160.4             67177320          2604002   
5 ROOM                 2349460.0             39663269          1555300   
MULTI-GENERATION          4105.0                49677             1708   
EXECUTIVE               943961.0             13059434           495628   

                  resale_price  
flat_type                       
1 ROOM            6.938000e+06  
2 ROOM            2.168112e+08  
3 ROOM            6.628663e+09  
4 ROOM            1.460442e+10  
5 ROOM            1.043298e+10  
MULTI-GENERATION  1.969189e+07  
EXECUTIVE         4.101716e+09