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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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