大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
这篇文章主要介绍了Python drop方法删除列之inplace参数实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 |
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)。
创新互联建站是一家集网站建设,壶关企业网站建设,壶关品牌网站建设,网站定制,壶关网站建设报价,网络营销,网络优化,壶关网站推广为一体的创新建站企业,帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿,时刻以成就客户成长自我,坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己,让我们为更多的企业打造出实用型网站。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