使用 Drop 时，pandas 中非相关 DF 中的相同列丢失

Question

我很困惑....当我从 dfocus1 中删除 cols 'Focus2','Score2','Focus3','Score3' 时，它会在 dfocus2 中删除相同的 cols

为什么？

'''

dfocus1=df
dfocus2=df
dfocus3=df

print('\nTable data',dfocus2.info(memory_usage='deep'))

dfocus1.drop(['Focus2','Score2','Focus3','Score3'], axis=1,inplace=True)

print('\nTable data',dfocus2.info(memory_usage='deep'))
'''

Answer 1

这是因为 dfocus1 和 dfocus2 指向同一个对象 (df)。

创建 df 的 copy，然后删除列：

dfocus1=df.copy()
dfocus2=df.copy()

使用 Drop 时，pandas 中非相关 DF 中的相同列丢失

same Columns go missing in non related DF in pandas when use Drop

pandas

drop