是的,可以将df.drop赋给一个新的变量。df.drop是pandas库中的一个函数,用于删除DataFrame中的行或列。它返回一个新的DataFrame,该DataFrame不包含被删除的行或列。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 28, 30],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用df.drop删除一列
new_df = df.drop('City', axis=1)
# 打印新的DataFrame
print(new_df)
在上面的代码中,我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后,我们使用df.drop函数删除了'City'列,并将结果赋给新的变量new_df。最后,我们打印了新的DataFrame。
这是df.drop的一种用法,你可以根据需要删除行或列,并将结果赋给一个新的变量。
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