drop方法有一個(gè)可選參數(shù)inplace，表明可對(duì)原數(shù)組作出修改并返回一個(gè)新數(shù)組。不管參數(shù)默認(rèn)為False還是設(shè)置為True，原數(shù)組的內(nèi)存值是不會(huì)改變的，區(qū)別在于原數(shù)組的內(nèi)容是否直接被修改。默認(rèn)為False,表明原數(shù)組內(nèi)容并不改變，如果我們需要得到改變后的內(nèi)容，需要將新結(jié)果賦給一個(gè)新的數(shù)組，即data = data.drop([’test’,’test2’],1)。

如果將inplace值設(shè)定為True,則原數(shù)組內(nèi)容直接被改變。

測試程序如下

#增加兩列空值import numpy as npdata['test'] = np.nandata['test2'] = np.nan namegenderagetest2test0jerryM36NaNNaN1emmaF23NaNNaN2tonyM34NaNNaN4bobM20NaNNaN #查看此時(shí)data的內(nèi)存地址id(data)128971088 #刪除這兩列，inplace默認(rèn)為Falseid(data.drop([’test’,’test2’],1))128971888 #查看data,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并未改變datanamegenderagetesttest20jerryM36NaNNaN1emmaF23NaNNaN2tonyM34NaNNaN4bobM20NaNNaN #查看data的IDid(data)128971088 #刪除這兩列，inplace設(shè)置為Falseid(data.drop([’test’,’test2’],1,inplace = True))1545984728 #查看data,數(shù)據(jù)已經(jīng)改變datanamegenderagetesttest20jerryM36NaNNaN1emmaF23NaNNaN2tonyM34NaNNaN4bobM20NaNNaN #查看data的IDid(data)128971088

補(bǔ)充知識(shí)：python 使用del和drop方法刪除DataFrame的列，使用drop方法一次刪除多列

使用del和drop方法刪除DataFrame中的列，使用drop方法一次刪除多列

# 使用del, 一次只能刪除一列，不能一次刪除多列# 只能使用 del df[’密度’], 不能使用 del df[[’密度’, ’含糖率’]] del df[’密度’] # del df[[’密度’, ’含糖率’]] 報(bào)錯(cuò)# 使用drop，有三種方法： dt = dt.drop([’密度’, ’含糖率’], axis=1) # axis=1 表示刪除列，[’密度’, ’含糖率’] 要?jiǎng)h除的col的列表，可一次刪除多列 dt.drop([’密度’, ’含糖率’], axis=1, inplace=True) # inplace=True, 直接從內(nèi)部刪除 dt.drop(dt.columns[[0, 4, 8]], axis=1, inplace=True) # dt.columns[[0, 4, 8]] 直接使用索引查找列

以上這篇Python drop方法刪除列之inplace參數(shù)實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。