要保留Pandas数据框行中第一个非NaN值的簇，可以使用Pandas的apply方法和first_valid_index函数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据框
data = {'A': [np.nan, 2, 3, np.nan, np.nan],
        'B': [4, np.nan, np.nan, 7, 8],
        'C': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义函数来获取第一个非NaN值的索引
def get_first_valid_index(row):
    return row.first_valid_index()

# 使用apply方法应用函数到每一行，并创建新的列'first_valid_index'
df['first_valid_index'] = df.apply(get_first_valid_index, axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

     A    B     C  first_valid_index
0  NaN  4.0   NaN                  B
1  2.0  NaN   NaN                  A
2  3.0  NaN   NaN                  A
3  NaN  7.0   NaN                  B
4  NaN  8.0  10.0                  B

在这个示例中，我们首先创建了一个包含NaN值的示例数据框。然后，我们定义了一个函数get_first_valid_index，它使用first_valid_index函数来获取每行中第一个非NaN值的索引。最后，我们使用apply方法将函数应用到每一行，并将结果存储在新的列first_valid_index中。