Pandas: como redefinir o índice após usar dropna()

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para redefinir um índice de um DataFrame do pandas depois de usar a função dropna() para eliminar linhas com valores ausentes:

 df = df. dropna (). reset_index (drop= True )

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: redefinir o índice no Pandas após usar dropna()

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que contém informações sobre vários jogadores de basquete:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create dataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, np.nan, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, np.nan, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 B NaN 7.0 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 NaN 5.0
6G 20.0 9.0 NaN
7 H 28.0 4.0 12.0

Agora suponha que usamos a função dropna() para remover todas as linhas do DataFrame que possuem um valor ausente em uma coluna:

 #drop rows with nan values in any column
df = df. dropna ()

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
7 H 28.0 4.0 12.0

Observe que o índice ainda contém os valores originais do índice para cada linha.

Para redefinir o índice após usar a função dropna() , podemos usar a seguinte sintaxe:

 #drop rows with nan values in any column
df = df. dropna (). reset_index (drop= True )

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 C 19.0 7.0 10.0
2 D 14.0 9.0 6.0
3 E 14.0 12.0 6.0
4 H 28.0 4.0 12.0

Observe que cada uma das linhas com valores ausentes foi excluída e os valores do índice foram redefinidos.

Os valores do índice agora variam de 0 a 4.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:

Como imprimir Pandas DataFrame sem índice
Como filtrar por valor de índice no Pandas
Como usar a primeira coluna como índice no Pandas