Pandas: как сбросить индекс после использования dropna()

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для сброса индекса DataFrame pandas после использования функции dropna() для удаления строк с отсутствующими значениями:

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: Сбросить индекс в Pandas после использования dropna()

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 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

Теперь предположим, что мы используем функцию dropna() для удаления всех строк из DataFrame, в столбце которых отсутствует значение:

 #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

Обратите внимание, что индекс по-прежнему содержит исходные значения индекса для каждой строки.

Чтобы сбросить индекс после использования функции dropna() , мы можем использовать следующий синтаксис:

 #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

Обратите внимание, что каждая из строк с пропущенными значениями была удалена, а значения индекса сброшены.

Значения индекса теперь варьируются от 0 до 4.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как распечатать Pandas DataFrame без индекса
Как фильтровать по значению индекса в Pandas
Как использовать первый столбец в качестве индекса в Pandas