indexing - Pandas DataFrame の行を削除してインデックスのラベルを変更する方法は?

Question

無効な (つまり NaN) 行が含まれている可能性がある Pandas DataFrame にファイルを読み込んでいます。これはシーケンシャル データなので、row_id+1 で row_id を参照します。frame.dropna() を使用すると、目的の構造が得られますが、インデックス ラベルは最初に割り当てられたままになります。インデックス ラベルを 0 から N-1 に再割り当てするにはどうすればよいですか。ここで、N は dropna() の後の行数です。

Answer 1

を使用するpandas.DataFrame.reset_index()と、オプションdrop=Trueはあなたが探していることを行います。

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

受け入れられた回答に加えて：

以下も使用する必要がありますinplace=True。

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