Pandas 中的就地编辑：了解 inplace=True
在 Pandas 数据操作领域，人们经常会遇到就地执行操作的选项，由 inplace=True 参数表示。该参数对操作的应用和数据的处理方式有着深远的影响。
inplace=True 对返回值的影响
当指定 inplace=True 时，操作直接应用于原始DataFrame对象并返回None。这可以有效地修改现有对象，而无需创建新对象。相反，当 inplace=False（默认值）时，将使用修改后的数据创建一个新的 DataFrame 对象并返回。
使用 inplace=True 和 inplace=False 进行对象处理
当inplace=True时，直接修改更新原来的DataFrame。但是，当 inplace=False 时，将使用原始对象创建一个新的 DataFrame。这个新的 DataFrame 反映了应用的操作并成为结果。
使用 inplace=True 修改 Self
当使用 inplace=True 时，重要的是要了解所有操作正在修改原始对象本身。这意味着对该对象的任何后续操作都将基于更新的数据。
示例用法
为了说明差异，请考虑以下操作：
# 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)
在第一种情况下，通过删除所有具有 NaN 值的行来就地修改原始 DataFrame df。在第二种情况下，通过修改创建一个新的 DataFrame new_df，而原始 df 保持不变。
在使用 Pandas 时了解 inplace=True 的行为可确保高效的数据处理并避免对对象的意外修改。
以上是`inplace=True` 是否修改原始 Pandas DataFrame 还是返回一个新的？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
