删除刚才df1的['Colorado','Utah']两行数据，如何设定参数能够直接对df1进行修改而不会返回新的对象

可以使用`drop()`方法来删除行，代码如下：

df1.drop(['Colorado', 'Utah'], inplace=True)

其中，`inplace=True`参数可以直接对原始的DataFrame进行修改，而不是返回一个新的对象。因此，上述代码会直接在df1上删除'Colorado'和'Utah'两行数据。如果不设置`inplace=True`参数，默认会返回一个新的DataFrame对象，而不会对原始对象进行修改。

相关问题

coding: utf-8 import pandas as pd #导入成绩数据 df = pd.read_excel('d: \data \grade.xls',sheet name='gradel') #所有值全为缺失值才删除 df1 = df.dropna(how='al1')#输出df1的前5行 print(df1.head()) #删除至少出现过两个缺失值的行 df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)#输出df1的前10行 print (df1.head (10)) #删除subset中指定的列含有缺失值的行df1 = df.dropna (subset=['exam']) #输出df1的前5行 print (df1.head()) #删除含有缺失值的列 print (df.dropna(axis=1)) #只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True) print(df)是否有错

这段代码有一个小错误，即最后一行的 `df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)`。`inplace=True` 参数会直接在原 DataFrame 上进行修改，因此不需要再将结果赋值给 `df1`。正确的写法应该是：

df.dropna(how='any', inplace=True)
print(df)

请对刚才df1第一列每一个值加1，并修改df1的值

可以使用`apply()`方法对DataFrame的一列或多列进行操作，同时使用`inplace=True`参数直接修改原始的DataFrame。具体代码如下：

df1['one'] = df1['one'].apply(lambda x: x + 1)

其中，`apply()`方法内部使用了一个匿名函数，对每个元素进行加1操作。最后，通过`df1['one']`将操作后的结果赋值给df1的第一列。由于设置了`inplace=True`参数，因此会直接修改原始的DataFrame。