熊猫数据框：就地与再次分配给同一数据框

Question

以下是从pandas数据框中删除列的两种实际方法。

使用inplace参数。

user.drop(['gender'], axis = 1, inplace = True)

通过再次分配相同的变量。

user = user.drop('gender' , axis = 1)

如果使用大型数据集（数据文件以GB为单位），哪一种效率更高？

Answer 1

最好使用inplace参数。

pred_frame <- data.frame(
  x = seq(min(x), max(x), length.out = 1000)
)

pred_frame$fit <- predict(fit, newdata = pred_frame, type = "response")

plot(y~x, pch = 16, las = 1, cex = 1.5)
lines(fit~x, data = pred_frame, col = "steelblue", lwd = 3)

如果您不使用inplce，则您的IDE必须替换数据帧本身，并且效率不高。