Question

我正在研究Allstate data from Kaggle。我正在遍历分类列以创建虚拟对象，但pd.drop()并未放弃我的列。我试过了

for i in range(44):
    dummies1 = pd.get_dummies(combined[cols_cat[i+71]], prefix=cols_cat[i+72])
    combined = pd.concat([combined,dummies1], axis=1)
    combined = combined.drop(combined[cols_cat[i+71]], axis=1)

或

for i in range(44):
    dummies1 = pd.get_dummies(combined[cols_cat[i+71]], prefix=cols_cat[i+72])
    combined = pd.concat([combined,dummies1], axis=1)
    combined.drop(combined[cols_cat[i+71]], axis=1, inplace=True)

但是当我检查combined.head()时，假人的创建正常，但原始列仍然存在。 drop函数总是给我带来麻烦，我觉得在经过多次使用/研究后我仍然无法理解drop函数的inplace部分。这里，cols_cat是我之前创建的列名的数组。

cols_cat = train.iloc[:,1:117].columns
cols_cont = train.iloc[:,117:131].columns

我正在努力为人们创建一个模型数据框，以便更容易回答。在那之前，有人发现我正在犯的任何根本错误吗？

Answer 1

这样做：

combined = combined.drop(cols_cat[i+71], axis=1)

OR

combined.drop(cols_cat[i+71], axis=1, inplace=True)

根据pandas documentation，axis=1会从列中删除标签，而axis=0会从索引中删除标签。

pandas.drop（）没有丢弃列

1 个答案: