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删除sub_grade_列， 输入del df['sub_grade_x']

方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式：

1. df= df.drop('column_name', 1)

输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存，及输入df的时候，它还是显示原数据

2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

输入:df.drop('num',axix=1，inplace=True),改变内存，及输入df的时候，它显示改变后的数据

3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)

输入：df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

总结：凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）