删除dataframe空值后重新命名Index

要删除DataFrame中的空值并重新命名索引，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用dropna()方法删除包含空值的行或列。
2. 使用reset_index()方法重置索引，并为其提供新的索引名称。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

# 重置索引并重新命名
df = df.reset_index(drop=True)
df.index.name = 'NewIndex'

# 打印结果
print(df)

以上代码将删除包含空值的行，并将索引重置为从0开始的新索引，并将索引名称设置为'NewIndex'。请注意，我们使用了drop=True来删除原来的索引列。

示例输出：

         A    B  C
NewIndex         
0        1  4.0  7
1        2  6.0  9

在上述示例中，我们首先使用dropna()方法删除了包含空值的行，然后使用reset_index()方法重置了索引，并使用index.name属性为新索引指定了名称。

请确保您已经安装了pandas库，并导入并使用其中的相关函数和类。