Python 在for循环期间删除列

我有两个基本的数据帧，我将它们组合成一个名为dfCombo的列表：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(12,24).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
dfCombo = [df, df2]

它们都是带有4列A、B、C、D的3x4 DF

我能够使用for循环向两个DF添加一列，代码如下：

for df3 in dfCombo:
    df3['E'] = df3['A'] + df3['B']

使用此方法，df和df2都将有一个新列E。但是，当我尝试使用以下代码使用此方法删除列时，不会删除任何列：

for df3 in dfCombo:
    df3 = df3.drop('B', axis = 1)

或

如果在单个DF上使用相同的代码，则会删除该列：

df2 = df2.drop('B', axis = 1)

或

如果您能帮助我了解正在发生的事情，我将不胜感激。

您需要使用inplace=True：

返回：

   A   C   D   E
0  0   2   3   1
1  4   6   7   9
2  8  10  11  17

    A   C   D   E
0  12  14  15  25
1  16  18  19  33
2  20  22  23  41

默认的inplace=False用于分配回原始数据帧，因为它返回一个新副本。但是inplace=True在同一副本上运行，并且不返回任何值，因此无需重新分配给原始数据帧。

您需要使用inplace=True：

返回：

   A   C   D   E
0  0   2   3   1
1  4   6   7   9
2  8  10  11  17

    A   C   D   E
0  12  14  15  25
1  16  18  19  33
2  20  22  23  41

默认的inplace=False用于分配回原始数据帧，因为它返回一个新副本。然而，inplace=True在同一副本上运行，并且不返回任何值，因此不需要重新分配给原始数据帧

for df3 in dfCombo:
    df3.drop('B', axis = 1, inplace=True)

   A   C   D   E
0  0   2   3   1
1  4   6   7   9
2  8  10  11  17

    A   C   D   E
0  12  14  15  25
1  16  18  19  33
2  20  22  23  41