当下一行的所有列都是Pandas DataFrame中的NaN时更新行索引
在Pandas中，我们可以使用dropna()方法来删除包含NaN值的行。在删除NaN值之后，我们可以使用reset_index()方法来更新行索引。
下面是一个完整的示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [np.nan, np.nan, np.nan],
'B': [np.nan, np.nan, np.nan],
'C': [np.nan, np.nan, np.nan]})
# 删除包含NaN值的行
df = df.dropna()
# 重置行索引
df = df.reset_index(drop=True)在这个例子中，我们首先创建一个包含NaN值的DataFrame。然后，使用dropna()方法删除包含NaN值的行。最后，使用reset_index()方法重置行索引，并传入参数drop=True来避免创建一个新的名为"index"的列。
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