Question

我正在将文件读入可能具有无效（即NaN）行的Pandas DataFrame。这是顺序数据，所以我有row_id + 1引用row_id。当我使用frame.dropna（）时，我得到了所需的结构，但索引标签保持原始分配的状态。如何将索引标签重新分配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将执行您要查找的内容。

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

Answer 2

除了已接受的答案：

您还应该使用 inplace=True：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

如何删除Pandas DataFrame中的行并重新标记索引？

2 个答案: