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這篇文章主要介紹Python drop方法刪除列實例之inplace參數的用法 ，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
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 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 #查看此時data的內存地址 id(data) 128971088 #刪除這兩列，inplace默認為False id(data.drop(['test','test2'],1)) 128971888 #查看data,發現數據并未改變 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 #刪除這兩列，inplace設置為False id(data.drop(['test','test2'],1,inplace = True)) 1545984728 #查看data,數據已經改變 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
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
以上是Python drop方法刪除列實例之inplace參數的用法 的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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