def func_drop(df,col_list): df.drop(col_list,axis=1,inplace=True) return
时间: 2024-06-07 18:09:10 浏览: 14
这是一个定义了一个名为 `func_drop` 的函数,它有两个参数:`df` 和 `col_list`。`df` 是要删除列的数据框,`col_list` 是需要删除的列的列表。
函数的作用是删除数据框中指定的列。具体操作是使用 `drop` 方法,指定要删除的列的名称列表 `col_list` 和轴向 `axis=1`(表示按列删除)。由于 `drop` 方法返回一个新的数据框,因此使用 `inplace=True` 参数表示在原地修改数据框,这样函数返回的结果就是修改后的 `df`。
相关问题
func_drop(df,drop_columns_list1)
这个函数的作用是删除数据框 df 中的 drop_columns_list1 中指定的列。下面是一个示例代码:
```
def func_drop(df, drop_columns_list1):
"""
删除数据框 df 中的 drop_columns_list1 中指定的列
"""
for col in drop_columns_list1:
if col in df.columns:
df.drop(col, axis=1, inplace=True)
else:
print(f"{col} 不在数据框中")
return df
```
其中,df 是要删除列的数据框,drop_columns_list1 是一个列表,包含了要删除的列名。函数首先遍历列表中的每个列名,如果该列名在数据框中,则使用 `df.drop()` 方法删除该列,否则输出一条提示信息。最后返回删除列后的数据框。
null_col_df1 = func_df_null_col(df,head=39) null_col_df1
这行代码的意思是调用一个名为 `func_df_null_col` 的函数,该函数的作用是返回一个 DataFrame,其中包含原始 DataFrame `df` 中所有缺失值列(列中至少有一个缺失值)的列名和对应的缺失值数量。 `head=39` 表示只返回前 39 行结果。返回的 DataFrame 赋值给了变量 `null_col_df1`。
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