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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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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。