为什么pandas.Dataframe.drop（）返回None？

Question

在我的代码中，我从CSV中读取数据：

data = pandas.read_csv('dataset/job_functions.csv', names=["job","category"] ,skiprows=1).dropna().reindex()
num_jobs = data["job"].size

然后我要删除“类别”标签不等于i ：

data = data.drop(data[data.category!=i].index,inplace = True)
print(data.head())

即使删除索引列表也返回None：

data = data.drop(data.index[[1,2,3]],inplace = True)

错误信息：

Traceback (most recent call last):
File "sample.py", line 162, in 
  delete_common_words(27)
File "sample.py", line 92, in delete_common_words
  print(data.head())
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'head'

这是直到我使用drop()为止的数据：

                                                 job  category
0  офис   менеджер реализация гербицидовоформлени...         2
1  менеджер   отдел продажа работа с существующий...        27
2  ведущий   бухгалтер работа с вендер и поставщи...         1
3  менеджер   по продажа и продвижение продукт ус...        27
4  юрист   проведение юридический экспертиза прое...        13

Answer 1

看起来像需要boolean indexing ：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'category':['a','b', 'c']})
print (data)
  category
0        a
1        b
2        c

i = 'a'
print (data[data.category != i])
  category
1        b
2        c

print (data[~data.category.isin(['b','c'])])
  category
0        a

就像EdChum解释的那样，如果使用EdChum inplace=True则返回None ，因此您可以使用：

#omit inplace=True
data = data.drop(data[data.category!=i].index)

要么：

#remove assigning
data.drop(data[data.category!=i].index,inplace = True)