df.drop(df.index, inplace=True)

时间: 2023-09-25 09:13:33 浏览: 161

Python drop方法删除列之inplace参数实例

### Python Pandas `drop` 方法详解与 inplace 参数深入解析在数据分析领域，Pandas 是一个不可或缺的工具，它提供了一系列高效的数据操作功能。其中，`drop` 方法是处理 DataFrame（数据帧）时常用的一种手段，主要用于删除指定的行或列。本文将详细探讨 Pandas 的 `drop` 方法及其关键参数 `inplace` 的使用方法和效果。 #### 1. Pandas `drop` 方法基础 `drop` 方法用于删除 DataFrame 或 Series 中的指定行或列。其基本语法如下： ```python df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') ``` 其中： - **labels**：需要删除的行或列的标签。 - **axis**：指定删除的是行（0）还是列（1）。 - **index**：等同于 labels，用于指定行标签。 - **columns**：等同于 labels，用于指定列标签。 - **level**：当 DataFrame 或 Series 具有多层索引时，可以指定在哪个层次上进行删除。 - **inplace**：是否原地修改 DataFrame 或 Series，默认为 False。 - **errors**：若指定删除的标签不存在时的行为，'raise' 表示抛出异常，'ignore' 表示忽略该标签。 #### 2. inplace 参数详解 `inplace` 参数用于控制是否在原始 DataFrame 上直接进行修改。根据文章中的描述，`inplace` 参数有两个可能的值：`False` 和 `True`。 - **inplace=False**：不会在原始 DataFrame 上进行修改，而是返回一个新的 DataFrame。这意味着原始数据保持不变，新的结果需要赋值给一个新的变量。例如： ```python new_data = data.drop(['test', 'test2'], axis=1) ``` - **inplace=True**：直接在原始 DataFrame 上进行修改，并且不返回任何值。这意味着原始数据会被直接修改，无需再赋值给新的变量。例如： ```python data.drop(['test', 'test2'], axis=1, inplace=True) ``` #### 3. 示例代码分析文章中的示例代码展示了如何使用 `drop` 方法删除 DataFrame 中的特定列，并且通过比较不同 `inplace` 值的效果来理解其工作原理。 ```python # 创建 DataFrame import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({ 'name': ['jerry', 'emma', 'tony', 'bob'], 'gender': ['M', 'F', 'M', 'M'], 'age': [36, 23, 34, 20], 'test': np.nan, 'test2': np.nan }) # 查看原始 DataFrame 的内存地址 print(id(data)) # 删除列，inplace 默认为 False data_after_drop = data.drop(['test', 'test2'], axis=1) print(id(data_after_drop)) # 检查原始 DataFrame 是否改变 print(data) print(id(data)) # 再次删除列，inplace 设置为 True data.drop(['test', 'test2'], axis=1, inplace=True) # 检查原始 DataFrame 是否改变 print(data) print(id(data)) ``` #### 4. 使用 `del` 删除 DataFrame 的列除了使用 `drop` 方法外，还可以使用 `del` 关键字来删除 DataFrame 中的列。但是需要注意的是，`del` 只能用于删除单个列，而且必须直接使用列名。例如： ```python del data['test'] ``` 若尝试使用 `del` 来删除多个列，则会报错。为了实现一次性删除多个列的需求，可以使用 `drop` 方法。例如： ```python data.drop(['density', 'sugar_rate'], axis=1, inplace=True) ``` #### 结论通过上述分析，我们可以看出 `drop` 方法是 Pandas 中非常实用的一个工具，尤其在其 `inplace` 参数的灵活运用下，能够帮助我们在数据预处理阶段更加高效地操作 DataFrame。无论是临时删除列得到新的 DataFrame，还是直接修改原始 DataFrame，`drop` 方法都能够很好地满足需求。

`df.drop(df.index, inplace=True)` 这行代码的作用是清空 DataFrame 中的数据。具体来说，`df.index` 返回的是 DataFrame 的所有行索引，然后将这些行索引传递给 `df.drop()` 方法，表示要删除这些行。由于这里传递的是整个行索引，所以会删除 DataFrame 中的所有行，从而达到清空数据的效果。需要注意的是，`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，而不是返回一个新的 DataFrame。如果不设置 `inplace=True`，则会返回一个新的清空数据后的 DataFrame，但原 DataFrame 中的数据并不会被清空。

阅读全文

df.drop(df.index, inplace=True)

相关推荐

对python pandas中 inplace 参数的理解

python 常用 示例 数据 train.csv eval.csv titanic.csv

空值已经处理过了，df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True)用了以上代码又出现空值

df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True),这里我想要删除pandas数据集中的指定列，可是他全部都删完了

df.drop_duplicates(inplace=True) #Remove column ID as it´s not important to the model df.drop(["ID"], axis=1, inplace=True) Print解释各行代码

df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) df.fillna(method='ffill',inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) df.to_excel('xinshuju')这个代码怎么修改？

df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index， inplace=True)

df.drop(df.loc[(df[0]=='') |(df[1]=='')].index,inplace=True)

这行代码什么意思：df.drop_duplicates(ignore_index=True,inplace=True)

解释这段代码 df.dropna(inplace=True) # 删除相同数据 df.drop_duplicates(inplace=True) # 删除“薪” df['salaryMonth'] = df['salaryMonth'].map(lambda x:x.replace('薪',''))

df = pd.read_csv("multiCountry.csv") df = df[df["name"]=="美国"] df = df[::-1] df.reset_index(drop=True,inplace=True)详细解释

代码7df.drop_duplicates(inplace=True)

最新推荐

MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

关系数据表示学习

python 常用示例数据 train.csv eval.csv titanic.csv