Python，有没有办法把df.drop赋给一个新的变量？

Question

我练习python已经有一段时间了，刚刚开始接触pandas，开始学习数据帧。我知道df.drop()会根据某些要求删除列/行，并生成一个新的df。我想知道，有没有一种方法可以将这些被删除的列/行分配给一个新的变量以用于日志记录？

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?

然而，这甚至不会打印一个新的df2，其中所有带"a“的行都被删除了(这里有一个单独的问题，不确定为什么会发生这种情况)。

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帧，一个只包含被删除的列，另一个被删除的列被编辑掉。

我想要一个打印以下内容的df3：

letter
0      a
4      a
5      a

Answer 1

为你的情况创建一个口罩。使用布尔索引根据条件选择要删除的行。然后，通过使用~ (not)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

Answer 2

在删除之前，我只会选择特定的行：

df2 = df1.loc[df1.letter == "a"]