Python drop方法删除列实例之inplace参数的用法

发布时间：2020-06-28 11:44:23 来源：亿速云阅读：381 作者：清晨栏目：开发技术

这篇文章主要介绍Python drop方法删除列实例之inplace参数的用法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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
import numpy as np
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 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']] 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

以上是Python drop方法删除列实例之inplace参数的用法的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！

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Python drop方法删除列实例之inplace参数的用法

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