行索引同时存在None和数值索引，为什么？怎么删除None行

行索引同时存在 `None` 和数值索引可能是因为在创建数据框时，有些行的索引未被指定，因此默认使用了 `None` 作为其索引。同时，也可能由于数据的处理过程中，有些行的索引被删除了，导致这些行的索引为 `None`。

要删除索引为 `None` 的行，我们可以使用 Pandas 库的 `dropna()` 函数。该函数可以删除包含缺失值的行或列，其中包括索引为 `None` 的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含 None 索引和数值索引的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, None, 8]}, index=[0, 1, None, 3])

# 删除索引为 None 的行
df.dropna(inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   A    B
0  1  5.0
1  2  6.0
3  4  8.0

在上面的示例中，我们使用 `dropna()` 函数删除了包含 `None` 索引的行，并将修改后的数据框保存回 `df` 变量中。我们可以看到，现在数据框中已经没有索引为 `None` 的行了。

相关问题

pandas 根据行索引和列索引取值，如果没有索引，现实None

如果没有索引，使用 `loc` 或 `iloc` 方法取值时，会抛出 `KeyError` 异常。如果希望在没有索引的情况下，返回 None，可以使用 `at` 或 `iat` 方法，它们会返回 None。例如：

import pandas as pd

# 创建一个没有索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])

# 使用 loc 方法会抛出 KeyError 异常
try:
    value = df.loc[0, 1]
except KeyError:
    print('KeyError')

# 使用 at 方法会返回 None
value = df.at[0, 1]
print(value)  # None

使用is not none作为条件可以用到索引吗？

使用`is not None`作为条件可以用于索引，但要注意索引必须是可迭代的对象，比如列表、元组、字符串、字典等。下面是一个使用`is not None`做索引的例子：

lst = [None, 1, None, 2, 3, None]
for i in range(len(lst)):
    if lst[i] is not None:
        print(lst[i])

这个例子中，我们遍历了列表`lst`中的每个元素，如果该元素不为`None`，则输出该元素。在这个例子中，我们使用了`is not None`作为判断条件，并且使用了列表索引`i`来访问列表中的元素。

需要注意的是，如果你使用`is not None`判断一个对象是否为`None`，那么这个对象必须是一个Python对象，而不是一个基本类型（比如整数、浮点数、布尔值等）。因为基本类型在Python中都是单例对象，它们的`id()`是固定的，而使用`is not None`判断一个对象是否为`None`，实际上就是判断这个对象的`id()`是否等于`None`对象的`id()`，因此对于基本类型，`is not None`不一定能够正确地判断它们是否为`None`。