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在单个数据帧上,我可以使用传统的 df = df.drop('column name')
删除列。但是,当我尝试遍历多个数据帧并将 drop()
应用于每个数据帧时,更改不会持久。我知道有一个我可以使用的 inplace='True'
参数,但我对 for 循环内部发生的基本情况感到困惑。
例子:
df_1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]})
df_1
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
df_2 = pd.DataFrame({'A':[10,20,30], 'C':[40,50,60]})
df_2
A C
0 10 40
1 20 50
2 30 60
# this is the behavior I am looking for.
df_1 = df_1.drop('A', axis=1)
df_1
B
0 4
1 5
2 6
# when I put 2 dataframes in a for loop, I do not get the same output.
df_1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]})
df_2 = pd.DataFrame({'A':[10,20,30], 'C':[40,50,60]})
full_data = [df_1, df_2]
# I expect this code to apply the "drop" for each of these dataframes in the same way
# as above without the need for the "inplace" argument.
for dataset in full_data:
dataset = dataset.drop('A', axis=1)
# the column 'A' should have been dropped for each dataframe while inside the loop
# but it wasnt. why?
df_1
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
最佳答案
该问题与特定的循环范围无关,而是一个基本的 python 分配规则问题。请参阅以下内容:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
In [3]: another = df
In [4]: another is df
Out[4]: True
In [5]: another = another.drop('A', axis=1)
In [6]: another is df
Out[6]: False
在此示例中,您可以看到将删除操作的结果分配给 another
会将一个新对象分配给标识符 another
。它不会就地修改 df
对象。另一方面,使用 inplace=True
关键字可以:
In [7]: another = df
In [8]: another.drop('A', axis=1, inplace=True)
In [9]: another is df
Out[9]: True
本质上,没有办法做您想做的事情,即遍历对象列表,然后通过使用循环标识符重新分配给变量来修改对象内容。 inplace=True
参数起作用的原因是它引用了数据帧本身的方法,让 pandas 控制结果的分配。
在 variables and object references 上查看这篇文章或更多信息。
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