drop方法有一個可選參數inplace，表明可對原數組作出修改并返回一個新數組。不管參數默認為False還是設置為True，原數組的內存值是不會改變的，區別在于原數組的內容是否直接被修改。默認為False,表明原數組內容并不改變，如果我們需要得到改變后的內容，需要將新結果賦給一個新的數組，即data = data.drop([’test’,’test2’],1)。

如果將inplace值設定為True,則原數組內容直接被改變。

測試程序如下

#增加兩列空值import numpy as npdata['test'] = np.nandata['test2'] = np.nan namegenderagetest2test0jerryM36NaNNaN1emmaF23NaNNaN2tonyM34NaNNaN4bobM20NaNNaN #查看此時data的內存地址id(data)128971088 #刪除這兩列，inplace默認為Falseid(data.drop([’test’,’test2’],1))128971888 #查看data,發現數據并未改變datanamegenderagetesttest20jerryM36NaNNaN1emmaF23NaNNaN2tonyM34NaNNaN4bobM20NaNNaN #查看data的IDid(data)128971088 #刪除這兩列，inplace設置為Falseid(data.drop([’test’,’test2’],1,inplace = True))1545984728 #查看data,數據已經改變datanamegenderagetesttest20jerryM36NaNNaN1emmaF23NaNNaN2tonyM34NaNNaN4bobM20NaNNaN #查看data的IDid(data)128971088

補充知識：python 使用del和drop方法刪除DataFrame的列，使用drop方法一次刪除多列

使用del和drop方法刪除DataFrame中的列，使用drop方法一次刪除多列

# 使用del, 一次只能刪除一列，不能一次刪除多列# 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’]] 報錯# 使用drop，有三種方法： dt = dt.drop([’密度’, ’含糖率’], axis=1) # axis=1 表示刪除列，[’密度’, ’含糖率’] 要刪除的col的列表，可一次刪除多列 dt.drop([’密度’, ’含糖率’], axis=1, inplace=True) # inplace=True, 直接從內部刪除 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

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