Ответ 1
Один из способов - использовать reset_index:
>>> df = pd.DataFrame(range(5))
>>> eq2 = df[0] == 2
>>> df_no_2 = df[~eq2]
>>> df_no_2
0
0 0
1 1
3 3
4 4
>>> df_no_2.reset_index(drop=True)
0
0 0
1 1
2 3
3 4
Переиндексация данных
У меня есть кадр данных. Тогда у меня есть логическое условие, в котором я создаю другой фрейм данных, удаляя некоторые строки. Однако новый кадр данных пропускает индексы для удаленных строк. Как я могу заставить его повторно индексировать последовательно, не пропуская? Здесь образец, закодированный для уточнения
import pandas as pd
import numpy as np
jjarray = np.array(range(5))
eq2 = jjarray == 2
neq2 = np.logical_not(eq2)
jjdf = pd.DataFrame(jjarray)
jjdfno2 = jjdf[neq2]
jjdfno2
Вывод:
0
0 0
1 1
3 3
4 4
Я хочу, чтобы это выглядело так:
0
0 0
1 1
2 3
3 4
Спасибо.