Pythondrop方法删除列之inplace参数实例

什么是inplace参数

Pandas的DataFrame中提供了一个参数inplace，用于对原数据集进行修改。默认情况下，inplace参数的值为False，表示不在原数据集上修改，而是生成一个修改后的数据集。如果将inplace参数设置为True，则原数据集将被修改。

drop方法的使用

在Pandas中，DataFrame对象的drop方法可以用来删除行或列。在删除列时，需要指定axis=1参数。需要注意的是，drop方法默认不会改变原数据集，而是返回一个新的数据集。

以下是一个使用drop方法删除列的简单示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含三列三行数据的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 输出原数据集
print(df)

# 删除C列
new_df = df.drop('C', axis=1)

# 输出修改后的数据集
print(new_df)

以上代码输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

可以看到，通过drop方法删除了C列。

inplace参数的使用

如果想要直接在原数据集上进行修改，可以将inplace参数设置为True。

以下是一个使用inplace参数删除列的示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含三列三行数据的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 输出原数据集
print(df)

# 直接在原数据集上删除C列
df.drop('C', axis=1, inplace=True)

# 输出修改后的数据集
print(df)

以上代码输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

与前面的示例相同，只是在删除时增加了inplace=True参数。

示例说明

下面通过两个具体的例子来说明该攻略。

示例一

假设现在有一个包含产品信息的数据集，其中包含了产品的编号、名称、价格和库存量四列。现在需要删除库存量这一列。

import pandas as pd

# 创建包含产品信息的数据集
product_info = pd.DataFrame({
    'product_id': ['p1', 'p2', 'p3'],
    'product_name': ['product_1', 'product_2', 'product_3'],
    'price': [100, 200, 300],
    'stock': [10, 20, 30]
})

# 输出原数据集
print(product_info)

# 直接在原数据集上删除库存量这一列
product_info.drop('stock', axis=1, inplace=True)

# 输出修改后的数据集
print(product_info)

以上代码输出结果为：

  product_id product_name  price  stock
0         p1    product_1    100     10
1         p2    product_2    200     20
2         p3    product_3    300     30

  product_id product_name  price
0         p1    product_1    100
1         p2    product_2    200
2         p3    product_3    300

可以看到，经过删除操作后，数据集中的库存量这一列被删除了。

示例二

假设现在有一个包含学生信息的数据集，其中包含了学号、姓名、年龄和成绩四列。现在需要删除不必要的姓名这一列。

import pandas as pd

# 创建包含学生信息的数据集
student_info = pd.DataFrame({
    'student_id': ['s1', 's2', 's3'],
    'name': ['张三', '李四', '王五'],
    'age': [18, 20, 19],
    'score': [85, 90, 95]
})

# 输出原数据集
print(student_info)

# 直接在原数据集上删除姓名这一列
student_info.drop('name', axis=1, inplace=True)

# 输出修改后的数据集
print(student_info)

以上代码输出结果为：

  student_id name  age  score
0         s1   张三   18     85
1         s2   李四   20     90
2         s3   王五   19     95

  student_id  age  score
0         s1   18     85
1         s2   20     90
2         s3   19     95

可以看到，通过删除操作，数据集中的姓名这一列被删除了。