有几种方法可以做到这一点..
df.loc[df.index.dropna()]
>= 0.20.0您可以:df[df.index.notnull()]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
df[pd.notnull(df.index)]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或者
df.reset_index(drop=True)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
正如@gyx-hh 所建议的
df.reset_index(inplace=True, drop=True)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
示例集:
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({'Date': [0, 1, 2, 0, 1, 2], 'Name': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'val': [0, 1, 2, 3, 4, 5]}, index=[np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])
>>> df
Date Name val
NaN 0 A 0
NaN 1 B 1
NaN 2 C 2
NaN 0 A 3
NaN 1 B 4
NaN 2 C 5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
A)
>>> df = df.reset_index(drop=True)
>>> df
Date Name val
0 0 A 0
1 1 B 1
2 2 C 2
3 0 A 3
4 1 B 4
5 2 C 5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
注意:我没有保留其他答案,df.reset_index(inplace=True, drop=True)因为它会修改我们正在使用的原始数据帧inplace=True。
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