Adakah `inplace=True` Mengubah Suai DataFrame Pandas Asal atau Mengembalikan yang Baharu?

Pengeditan Tempat dalam Panda: Memahami inplace=True

Dalam bidang manipulasi data Pandas, seseorang sering menghadapi pilihan untuk melaksanakan operasi di tempat , dilambangkan dengan inplace=Parameter benar. Parameter ini mempunyai kesan yang mendalam tentang cara operasi digunakan dan data dikendalikan.

Impak inplace=True on Return Value

Apabila inplace=True ditentukan, operasi digunakan terus pada objek DataFrame asal dan mengembalikan Tiada. Ini secara berkesan mengubah suai objek di tempat tanpa mencipta yang baharu. Sebaliknya, apabila inplace=False (yang merupakan lalai), objek DataFrame baharu dicipta dengan data yang diubah suai dan dikembalikan.

Pengendalian Objek dengan inplace=True dan inplace=False

Dengan inplace=True, DataFrame asal diubah suai dan dikemas kini secara langsung. Walau bagaimanapun, apabila inplace=False, DataFrame baharu dicipta menggunakan objek asal. DataFrame baharu ini mencerminkan operasi yang digunakan dan menjadi hasilnya.

Mengubah Suai Diri dengan inplace=True

Apabila inplace=True digunakan, adalah penting untuk memahami bahawa semua operasi sedang mengubah suai objek asal itu sendiri. Ini bermakna sebarang operasi seterusnya pada objek itu akan berdasarkan data yang dikemas kini.

Contoh Penggunaan

Untuk menggambarkan perbezaan, pertimbangkan operasi berikut:

# 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)

Dalam kes pertama, DataFrame df asal diubah suai di tempatnya dengan mengalih keluar semua baris dengan semua NaN nilai. Dalam kes kedua, DataFrame new_df baharu dicipta dengan pengubahsuaian, manakala df asal kekal tidak berubah.

Memahami gelagat inplace=True apabila bekerja dengan Pandas memastikan pengendalian data yang cekap dan mengelakkan pengubahsuaian yang tidak diingini pada objek.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah `inplace=True` Mengubah Suai DataFrame Pandas Asal atau Mengembalikan yang Baharu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!