dataframe去除行后索引重排

可以使用 `reset_index()` 方法来重排索引。先使用 `drop()` 方法去除指定的行，再使用 `reset_index()` 方法重排索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 去除第二行
df = df.drop(1)

# 重排索引
df = df.reset_index(drop=True)

这样，就可以去除指定的行并重排索引了。其中 `drop=True` 参数表示丢弃原有的索引。

相关问题

如何取dataframe特定行的索引

可以使用 `DataFrame.index` 属性来获取 DataFrame 中所有行的索引，也可以使用 `DataFrame.iloc` 方法来获取特定行的索引。下面是两个例子：

1. 获取所有行的索引：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取所有行的索引
print(df.index)

输出结果为：

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

2. 获取特定行的索引：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取第二行的索引
print(df.iloc[1].name)

输出结果为：

1

其中，`.iloc[1]` 表示获取第二行，`.name` 表示获取该行的索引值。

dataframe不设置行索引

DataFrame是Python当中的一个非常强大的数据分析工具，它非常适合于数据的处理和分析，特别是处理结构化数据，建立数据框架后，行和列可以互换，但是如果不给DataFrame进行行索引，那么DataFrame可能会存在一些问题。

如果一个DataFrame没有指定行索引，则行记录的顺序将无法保持不变。因此，DataFrame默认使用从0开始的数字行索引，这种情况下，可能会出现许多不利的情况。

首先，操作DataFrame时需要做的很多步骤都会基于行索引展开，比如，获取数据框架的某一元素、选取行记录、筛选数据、合并数据等等。

另外，在进行复杂操作的时候，由于DataFrame不设置行索引，很容易导致出现数据不一致的情况，可能会造成计算结果的不准确，特别是当两个数据框架显示相同但实际内容不同的时候。

最后，如果没有指定行索引，DataFrame也将变得不同步，可能会造成不稳定和不可预测的行为。

综上所述，DataFrame是一个非常重要的数据分析工具，但是在使用它的时候，一定要注意给它设置行索引，才能保证数据分析的准确性和可靠性。