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我正在将一个文件读入可能包含无效（即 NaN）行的 Pandas DataFrame。这是顺序数据，所以我让 row_id+1 引用 row_id。当我使用 frame.dropna() 时，我得到了所需的结构，但索引标签保持原来分配的状态。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？

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使用pandas.DataFrame.reset_index()，该选项drop=True将满足您的需求。

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
于 2012-12-10T19:57:30.937 回答
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除了接受的答案：

您还应该使用inplace=True：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)
于 2021-07-23T14:53:23.440 回答