Ändert „inplace=True' den ursprünglichen Pandas-Datenrahmen oder gibt er einen neuen zurück?

Inplace-Bearbeitung in Pandas: Inplace=True verstehen

Im Bereich der Pandas-Datenmanipulation stößt man häufig auf die Möglichkeit, Vorgänge direkt vor Ort durchzuführen , gekennzeichnet durch den Parameter inplace=True. Dieser Parameter hat einen tiefgreifenden Einfluss darauf, wie Vorgänge angewendet und Daten verarbeitet werden.

Auswirkung von inplace=True auf den Rückgabewert

Wenn inplace=True angegeben ist, wird der Der Vorgang wird direkt auf das ursprüngliche DataFrame-Objekt angewendet und gibt None zurück. Dadurch wird das vorhandene Objekt effektiv geändert, ohne dass ein neues erstellt wird. Im Gegensatz dazu wird bei inplace=False (was die Standardeinstellung ist) ein neues DataFrame-Objekt mit den geänderten Daten erstellt und zurückgegeben.

Objektbehandlung mit inplace=True und inplace=False

Mit inplace=True wird der ursprüngliche DataFrame direkt geändert und aktualisiert. Bei inplace=False wird jedoch ein neuer DataFrame mit dem Originalobjekt erstellt. Dieser neue DataFrame spiegelt die angewendete Operation wider und wird zum Ergebnis.

Modifizieren von Self mit inplace=True

Wenn inplace=True verwendet wird, ist es wichtig zu verstehen, dass alle Operationen modifizieren das ursprüngliche Objekt selbst. Dies bedeutet, dass alle nachfolgenden Vorgänge an diesem Objekt auf den aktualisierten Daten basieren.

Beispielverwendung

Um den Unterschied zu veranschaulichen, betrachten Sie die folgenden Vorgänge:

# Inplace Drop (returns None)
df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)

# Non-inplace Drop (returns a new DataFrame)
new_df = df.dropna(axis='index', how='all', inplace=False)

Im ersten Fall wird der ursprüngliche DataFrame df an Ort und Stelle geändert, indem alle Zeilen mit allen NaN-Werten entfernt werden. Im zweiten Fall wird ein neuer DataFrame new_df mit den Änderungen erstellt, während der ursprüngliche df unverändert bleibt.

Das Verständnis des Verhaltens von inplace=True bei der Arbeit mit Pandas gewährleistet eine effiziente Datenverarbeitung und vermeidet unbeabsichtigte Änderungen an Objekten.

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