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。
《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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