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
最佳答案
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
关于Python，有没有办法将 df.drop 分配给新变量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48234851/