Python中使用df.dropna()删除DataFrame空值后如何重置连续行索引

你只需要在dropna()操作后链式调用reset_index(drop=True)即可，drop=True参数用于避免将旧的不连续索引转换为DataFrame的新增列。

代码示例 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造和你场景一致的示例数据
df = pd.DataFrame({
    "name": ["a", np.nan, "c", np.nan, "asf"],
    "toy": [1, 2, 5, 1, 1],
    "born": [2020, 2020, 2020, 2020, 2020]
})

# 一步完成删除空值+重置连续索引，生成新的DataFrame
result_df = df.dropna().reset_index(drop=True)

# 如果你需要直接修改原DataFrame，可使用带inplace参数的写法
# df.dropna(inplace=True)
# df.reset_index(drop=True, inplace=True)

执行操作后得到的result_df索引就会从0开始连续递增，和你期望的输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mangostino