indexing - 如何删除 Pandas DataFrame 中的一行并重新标记索引？

Question

我正在将文件读入 Pandas DataFrame 中，该文件可能包含无效(即 NaN)行。这是顺序数据，所以我有 row_id+1 指的是 row_id。当我使用 frame.dropna() 时，我得到了所需的结构，但索引标签保持原样。如何将索引标签重新分配为 0 到 N-1，其中 N 是 dropna() 之后的行数？

Answer 1

使用 pandas.DataFrame.reset_index() ，选​​项 drop=True 将满足您的要求。

In [14]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4))

In [15]: df.ix[::3] = np.nan

In [16]: df
Out[16]:
          0         1         2         3
0       NaN       NaN       NaN       NaN
1  1.895803  0.532464  1.879883 -1.802606
2  0.078928  0.053323  0.672579 -1.188414
3       NaN       NaN       NaN       NaN
4 -0.766554 -0.419646 -0.606505 -0.162188

In [17]: df = df.dropna()

In [18]: df.reset_index(drop=True)
Out[18]:
          0         1         2         3
0  1.895803  0.532464  1.879883 -1.802606
1  0.078928  0.053323  0.672579 -1.188414
2 -0.766554 -0.419646 -0.606505 -0.162188