Python 重新索引数据帧

我有一个数据框。然后，我有一个逻辑条件，使用该条件通过删除一些行来创建另一个数据帧。然而，新的数据帧跳过删除行的索引。如何让它按顺序重新编制索引而不跳过？下面是一个示例代码，用于说明

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

输出：

我希望它看起来像这样：

  0
0 0
1 1
2 3
3 4

---

谢谢。

一种方法是使用

重置索引

：

>>> 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

---

谢谢你，这正是我想要的。我相信你还需要指定

inplace=True

，否则

df\u no\u 2

不会受到影响，而是会创建一个新的数据框：

df\u no\u 2.reset\u index（drop=True，inplace=True）

（v0.15.2）通常你只需将结果分配给某个对象即可（例如，

df_no_2=df_no_2.reset_index（drop=True）

），就像大多数pandas操作一样。哇，到目前为止，我一直在删除带有reset_index的索引列。不知道drop=True会处理它。哇。

>>> 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