Python，有没有办法将 df.drop 分配给新变量？

Question

我已经练习 python 一段时间了，刚接触 pandas 开始学习数据帧。我知道 df.drop() 会根据某些要求删除列/行并创建一个新的 df。我想知道，有没有办法将那些删除的列/行分配给一个新变量以用于记录目的？

import pandas as pd
L = ["a","b","c","d","a","a"]
df1 = pd.DataFrame(L)
df1.columns = ['letter']
#print(df1)

df2 = df1.drop(df1.letter == "a", axis=0)
print(df2)

 letter
2      c
3      d
4      a #why is this row not removed?
5      a #why is this row not removed?

但是，这甚至不会打印一个新的 df2，其中所有带“a”的行都被删除(这里有一个单独的问题，不确定为什么会这样)。

将删除的列分配给新的 df 不起作用，因为它使用的是初始数据帧 df1。我只是不确定如何制作两个数据框，一个只有删除的列，另一个删除删除的列。

我想要一个 df3 打印:

letter
0      a
4      a
5      a

Answer 1

根据您的情况制作面具。使用 bool 索引根据条件选择要删除的行。然后通过使用 ~(不是)反转掩码将 df1 重新分配给。

mask = df1['letter'] == 'a'
removed_rows = df1[mask]
df1 = df1[~mask]

>>> df1
  letter
1      b
2      c
3      d

>>> removed_rows
  letter
0      a
4      a
5      a