Как восстановить удаленные записи / записи Coulmns Rows в Pandas

Question

Я работаю над фреймом данных. Я удалил столбец и хочу получить данные, как показано ниже.

print("\n Drop Column by Name \n")
data1.drop('Rank', axis=1, inplace=True)
print(data1) 

#Data before deleting column
Drop Column by Name 

     Age    Area  Gender  Marks Name     Price
0    NaN  1200.0     NaN    NaN  NaN  567890.0
1    NaN  1000.0     NaN    NaN  NaN  234567.0
2    NaN  1500.0     NaN    NaN  NaN  678950.0
3    NaN  3000.0     NaN    NaN  NaN  234765.0
4    NaN  4500.0     NaN    NaN  NaN  908675.0
5    NaN  2300.0     NaN    NaN  NaN  327865.0
6    NaN  1256.0     NaN    NaN  NaN  897887.0
7    NaN  1100.0     NaN    NaN  NaN  987767.0
8    NaN  1026.0     NaN    NaN  NaN  998799.0
9    NaN  2789.0     NaN    NaN  NaN  675889.0
10   NaN  2560.0     NaN    NaN  NaN  546556.0
0   22.0     NaN    Male   88.0    A       NaN
1   27.0     NaN  Female   87.0    B       NaN
2   25.0     NaN    Male   65.0    C       NaN
3   21.0     NaN    Male   45.0    D       NaN
4   28.0     NaN  Female   87.0    E       NaN
5   23.0     NaN  Female   69.0    F       NaN
6   22.0     NaN    Male   92.0    G       NaN
7   27.0     NaN    Male   74.0    H       NaN
8   25.0     NaN  Female   58.0    I       NaN
9   24.0     NaN  Female   76.0   J        NaN
10  27.0     NaN    Male   88.0    K       NaN

После удаления столбца

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Answer 1

Я думаю, что вы можете прекратить оператор удаления.

Чтобы удалить столбец, попробуйте следующий код:

df.drop(['Rank'], axis=1, inplace = True)

Также я предлагаю заменить "df" на имя переменной, где Вы хотите выполнить это

Answer 2

data1.drop('Rank', axis=1, inplace=True)

Над строкой указано, что вы отбросили столбец «Ранг»

axis: на основе значения 0 или 1 python будет искать этот ярлык, в вашем случае он будет выглядеть в столбцы.

И важно то, что вы установили inplace=True, это означает, что вы постоянно обновляли фрейм данных. и это просто объект.

очистите весь сеанс и повторно выполните файл python, и на этот раз перед выполнением файла python убедитесь, что вы не устанавливаете inplace=True

Не могли бы вы предоставить больше фрагмента кода, который поможет вам объяснить вкратце.