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这篇文章主要介绍Python drop方法删除列实例之inplace参数的用法 ，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
drop方法有一个可选参数inplace，表明可对原数组作出修改并返回一个新数组。不管参数默认为False还是设置为True，原数组的内存值是不会改变的，区别在于原数组的内容是否直接被修改。默认为False,表明原数组内容并不改变，如果我们需要得到改变后的内容，需要将新结果赋给一个新的数组，即data = data.drop(['test','test2'],1)。
如果将inplace值设定为True,则原数组内容直接被改变。
测试程序如下
#增加两列空值 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 #查看此时data的内存地址 id(data) 128971088 #删除这两列，inplace默认为False id(data.drop(['test','test2'],1)) 128971888 #查看data,发现数据并未改变 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 #删除这两列，inplace设置为False id(data.drop(['test','test2'],1,inplace = True)) 1545984728 #查看data,数据已经改变 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
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