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Python drop方法删除列之inplace参数实例

2023-07-22 12:01:11 427

drop方法有一个可选参数inplace，表明可对原数组作出修改并返回一个新数组。不管参数默认为False还是设置为True，原数组的内存值是不会改变的，区别在于原数组的内容是否直接被修改。默认为False,表明原数组内容并不改变，如果我们需要得到改变后的内容，需要将新结果赋给一个新的数组，即data=data.drop(['test','test2'],1)。

如果将inplace值设定为True,则原数组内容直接被改变。

测试程序如下

#增加两列空值
importnumpyasnp
data["test"]=np.nan
data["test2"]=np.nan

name	gender	age	test2	test
0	jerry	M	36	NaN	NaN
1	emma	F	23	NaN	NaN
2	tony	M	34	NaN	NaN
4	bob	M	20	NaN	NaN

#查看此时data的内存地址
id(data)
128971088

#删除这两列，inplace默认为False
id(data.drop(['test','test2'],1))
128971888

#查看data,发现数据并未改变
data
name	gender	age	test	test2
0	jerry	M	36	NaN	NaN
1	emma	F	23	NaN	NaN
2	tony	M	34	NaN	NaN
4	bob	M	20	NaN	NaN

#查看data的ID
id(data)
128971088

#删除这两列，inplace设置为False
id(data.drop(['test','test2'],1,inplace=True))
1545984728

#查看data,数据已经改变
data
name	gender	age	test	test2
0	jerry	M	36	NaN	NaN
1	emma	F	23	NaN	NaN
2	tony	M	34	NaN	NaN
4	bob	M	20	NaN	NaN

#查看data的ID
id(data)
128971088

补充知识：python使用del和drop方法删除DataFrame的列，使用drop方法一次删除多列

使用del和drop方法删除DataFrame中的列，使用drop方法一次删除多列

#使用del,一次只能删除一列，不能一次删除多列
#只能使用deldf['密度'],不能使用deldf[['密度','含糖率']]

deldf['密度']

#deldf[['密度','含糖率']]报错
#使用drop，有三种方法：

dt=dt.drop(['密度','含糖率'],axis=1)#axis=1表示删除列，['密度','含糖率']要删除的col的列表，可一次删除多列

dt.drop(['密度','含糖率'],axis=1,inplace=True)#inplace=True,直接从内部删除

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

以上这篇Pythondrop方法删除列之inplace参数实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

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