Bagaimanakah Parameter `inplace` Pandas Mempengaruhi Pengubahsuaian Bingkai Data?

Memahami Operasi Inplace dalam Panda

Dalam Pandas, parameter inplace menawarkan cara yang mudah untuk mengubah suai bingkai data secara langsung. Dengan menetapkan inplace=True, anda boleh membuat perubahan pada kerangka data asal tanpa perlu memperuntukkannya kepada pembolehubah baharu.

Bila Menggunakan inplace=True

Menggunakan inplace=True disyorkan untuk operasi yang mengubah kerangka data di tempatnya. Contohnya, jika anda ingin menjatuhkan baris atau lajur berdasarkan syarat, anda boleh menggunakan pernyataan berikut:

df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)

How inplace=True Works

Bila inplace=True diluluskan, operasi dilakukan terus pada kerangka data asal. Ini jelas dalam contoh sebelumnya, kerana df itu sendiri diubah suai. Tiada objek baharu dicipta dan tiada apa yang dikembalikan.

Bila Menggunakan inplace=False

Sebagai alternatif, tetapan inplace=False (yang merupakan lalai) mengarahkan Panda untuk melaksanakan operasi pada salinan kerangka data. Ini berguna apabila anda ingin mengekalkan kerangka data asal semasa membuat perubahan. Bingkai data diubah suai yang terhasil kemudian dikembalikan dan bingkai data asal kekal tidak berubah.

df2 = df.dropna(axis='index', how='all', inplace=False)

Generalisasi

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa tidak semua operasi dalam Pandas menyokong dalam- penyuntingan tempat. Bagi mereka yang melakukannya, menggunakan inplace=True boleh meningkatkan prestasi dengan mengelakkan penciptaan objek baharu. Walau bagaimanapun, sentiasa pertimbangkan operasi khusus dan hasil yang diingini apabila menetapkan di tempatnya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Parameter `inplace` Pandas Mempengaruhi Pengubahsuaian Bingkai Data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!