Python DataFrame 删除操作详解：drop()函数与inplace参数使用攻略

【Python进阶系列】DataFrame删除操作|图解+示例代码

在Python的DataFrame中，数据的删除操作是通过drop()函数实现的。
该方法可以通过指定行或列的索引来删除行或列。
删除列时，可以将axis参数设置为1或'columns'，以达到删除指定列的效果。
比如删除第3列的代码执行后，虽然看起来数据减少了，但实际上只是创建了一个新的视图，而原来DataFrame的数据并没有改变。
要真正实现删除，有两种方法：一是用新的DataFrame覆盖原来的DataFrame，如df3=df.drop('column_name',axis=1)。
此时df3是一个独立的对象，与内存中原来的df不同，可以通过id()函数进行验证。
第二种是使用drop()的inplace参数，并将其设置为True，即inplace=True。
您可以就地修改DataFrame并删除指定的列。
同样，删除行的操作可以设置axis=0。
如果要同时删除多行，可以将要删除的行号以列表的形式传递给drop()，如df.drop([0,1,2],axis=0)。
这样，实际的删除操作就会在原来的DataFrame上生效，而不是创建新的子视图。
总之，DataFrame的删除操作需要明确区分视图修改和就地修改。
理解并掌握就地参数的使用是关键。

pythonshell怎么删除前面的代码

对于Python命令行（pythonshell），直接使用如下代码清理shell中的代码：>>>quantos>>>n=os.system('cls')os.system('cls')，调用需提供DOS系统。
cls命令成功时返回0。

python写好的代码怎么删除不了

因为它已经在运行了。
在python中，写好的代码如果执行了，是无法删除的。
您只能删除执行前编写的代码。
Python是一种高级脚本语言，集解释、编译、交互和面向对象脚本于一体。
Python被设计为具有高度可读性。