Python 重命名和删除同一行data.frame中的列时出错

当我尝试从pandas data.frame重命名和删除列时，我遇到一个错误，错误是说

>AttributeError:“NoneType”对象没有属性“drop”

熊猫df.rename.drop.groupby.reset_索引顺序总是让我感到困惑。当我想重塑这个模型时，我应该遵循什么正确的语法

raw_data = {'patient': [1, 1, 1, 2, 2],
        'obs': [1, 2, 3, 1, 2],
        'treatment': [0, 1, 0, 1, 0],
        'score': ['strong', 'weak', 'normal', 'weak', 'strong'],    
        'tr': [1,2,3,4,5],
        'tk': [6,7,8,9,10],
        'ak': [11,12,13,14,15]

        }



df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['patient', 'obs', 'treatment', 'score','tr','tk','ak'])

df

   patient  observation  treatment Dr_score  tr  tk  ak
0        1            1          0   strong   1   6  11
1        1            2          1     weak   2   7  12
2        1            3          0   normal   3   8  13
3        2            1          1     weak   4   9  14
4        2            2          0   strong   5  10  15



def rename_drop(df):

    df=df.rename(columns = {'obs':'observation', 'score':'Dr_score'},inplace = True).drop('tk',axis=1,inplace=True)

    return df


rename_drop(df)

AttributeError:“非类型”对象没有属性“drop”

---

错误在于使用inplace=True（在重命名和删除操作中）。这将返回一个非类型对象，而不是要应用drop的预期数据帧

尝试：

编辑：将上面的行合并到原始函数中：

def rename_drop(df):

   df = df.rename(columns = {'obs':'observation', 'score':'Dr_score'}, inplace = False).drop('tk',axis=1,inplace=False)

   return df

---

错误在于使用inplace=True（在重命名和删除操作中）。这将返回一个非类型对象，而不是要应用drop的预期数据帧

尝试：

编辑：将上面的行合并到原始函数中：

def rename_drop(df):

   df = df.rename(columns = {'obs':'observation', 'score':'Dr_score'}, inplace = False).drop('tk',axis=1,inplace=False)

   return df

---

删除这两个

inplace=True

，这是多余的，因为您已经将其分配回

df

。这将起作用：

df=df.rename（columns={'obs'：'observation'，'score'：'Dr_score'}）。drop（columns='tk'）

df=df.rename（columns={'obs'：'observation'，score'：'Dr_score'}）。drop（'tk'，axis=1）

I尽管我应该做

inplace=True

，因为我想更改原始的df，它是多余的，因为您已经将其分配回

df

。这将起作用：

df=df.rename（columns={'obs'：'observation'，'score'：'Dr_score'}）。drop（columns='tk'）

df=df.rename（columns={'obs'：'observation'，score'：'Dr_score'}）。drop（'tk'，axis=1）

我认为我应该做

inplace=True

，因为我想更改原始的dfI，我认为你误读了我的答案。我设置inplace=False，因此它确实返回一个数据帧。事实上，inplace默认为False，因此使我的代码行与您在对OP.Okey的评论中所写的相同，但仍然不正确。。。您在哪里保存数据帧？。。您需要

df=df….

<代码>就地默认为False。我认为

df=df.rename（columns={'obs'：'observation'，'score'：'Dr_score'}）。drop（'tk'，axis=1）

是正确的解决方案（和dup）。我想你误读了我的答案。我设置inplace=False，因此它确实返回一个数据帧。事实上，inplace默认为False，因此使我的代码行与您在对OP.Okey的评论中所写的相同，但仍然不正确。。。您在哪里保存数据帧？。。您需要

df=df….

<代码>就地默认为False。我认为

df=df.rename（columns={'obs'：'observation'，'score'：'Dr_score'}）。drop（'tk'，axis=1）

是正确的解决方案（和dup）