Ändert „inplace=True' den ursprünglichen Pandas-Datenrahmen oder gibt er einen neuen zurück?-Python-Tutorial-php.cn

Heim

Backend-Entwicklung

Python-Tutorial

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

Patricia Arquette

Dec 09, 2024 pm 10:29 PM

Does `inplace=True` Modify the Original Pandas DataFrame or Return a New One?

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.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonÄndert „inplace=True' den ursprünglichen Pandas-Datenrahmen oder gibt er einen neuen zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme

Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Verwandter Artikel

Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:16 AM

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.May 04, 2025 am 12:11 AM

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

Wie erstellt man ein Python -Array? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:10 AM

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Was sind einige Alternativen zur Verwendung einer Shebang -Linie, um den Python -Dolmetscher anzugeben?May 04, 2025 am 12:07 AM

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.