删除dataframe中某列值为nan的记录/行及索引

要删除DataFrame中某列值为NaN的记录/行及索引，可以使用dropna()函数。dropna()函数可以删除含有缺失值的行或列，并返回删除后的DataFrame。

假设DataFrame的名称为df，想要删除的列名为"column_name"，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)来删除含有NaN值的行。其中subset参数指定要检查的列名，inplace参数设置为True表示在原DataFrame上进行修改。

示例代码如下：
df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)

2. 如果想要重置索引，可以使用df.reset_index(drop=True)函数。该函数会删除原有的索引，并创建一个新的从0开始的索引。

示例代码如下：
df.reset_index(drop=True)

最终代码如下：
df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)
df.reset_index(drop=True)

通过以上操作，就可以删除DataFrame中某列值为NaN的记录/行及索引了。