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Python drop方法删除列之inplace参数实例
站长资源 2024/11/24 佚名
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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

以上这篇Python drop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。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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