`inplace=True`는 원래 Pandas DataFrame을 수정하거나 새 DataFrame을 반환합니까?

Pandas의 내부 편집: inplace=True 이해

Pandas 데이터 조작 영역에서는 내부에서 작업을 수행하는 옵션을 자주 접하게 됩니다. , inplace=True 매개변수로 표시됩니다. 이 매개변수는 작업이 적용되고 데이터가 처리되는 방식에 큰 영향을 미칩니다.

inplace=True가 반환 값에 미치는 영향

inplace=True가 지정되면 작업은 원본 DataFrame 객체에 직접 적용되고 None을 반환합니다. 이렇게 하면 새 개체를 만들지 않고도 개체를 효과적으로 수정할 수 있습니다. 반면 inplace=False(기본값)인 경우 수정된 데이터로 새 DataFrame 개체가 생성되어 반환됩니다.

inplace=True 및 inplace=False를 사용한 개체 처리

inplace=True를 사용하면 원본 DataFrame이 직접 수정 및 업데이트됩니다. 그러나 inplace=False인 경우 원본 개체를 사용하여 새 DataFrame이 생성됩니다. 이 새로운 DataFrame은 적용된 작업을 반영하고 결과가 됩니다.

Modifying Self with inplace=True

inplace=True를 사용하는 경우 모든 작업이 원본 개체 자체를 수정하고 있습니다. 즉, 해당 개체에 대한 모든 후속 작업은 업데이트된 데이터를 기반으로 합니다.

사용 예

차이점을 설명하려면 다음 작업을 고려하세요.

# 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)

첫 번째 경우에는 모든 NaN 값이 있는 모든 행을 제거하여 원래 DataFrame df가 수정됩니다. 두 번째 경우에는 수정 사항이 포함된 새로운 DataFrame new_df가 생성되고 원본 df는 변경되지 않습니다.

Pandas로 작업할 때 inplace=True의 동작을 이해하면 효율적인 데이터 처리가 보장되고 객체에 대한 의도하지 않은 수정을 방지할 수 있습니다.

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