Wie wirkt sich der „inplace'-Parameter von Pandas auf die Datenrahmenänderung aus?

Inplace-Operationen in Pandas verstehen

In Pandas bietet der Inplace-Parameter eine praktische Möglichkeit, Datenrahmen direkt zu ändern. Durch Festlegen von inplace=True können Sie Änderungen am ursprünglichen Datenrahmen vornehmen, ohne ihn einer neuen Variablen zuweisen zu müssen.

Wann sollte inplace=True verwendet werden

Verwenden inplace=True wird für Vorgänge empfohlen, die den vorhandenen Datenrahmen ändern. Wenn Sie beispielsweise Zeilen oder Spalten basierend auf einer Bedingung löschen möchten, können Sie die folgende Anweisung verwenden:

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

Wie inplace=True funktioniert

Wann inplace=True übergeben wird, wird die Operation direkt am ursprünglichen Datenrahmen ausgeführt. Dies wird im vorherigen Beispiel deutlich, da df selbst geändert wird. Es wird kein neues Objekt erstellt und es wird nichts zurückgegeben.

Wann inplace=False verwendet werden soll

Alternativ weist die Einstellung inplace=False (Standardeinstellung) Pandas dazu an Führen Sie den Vorgang an einer Kopie des Datenrahmens aus. Dies ist nützlich, wenn Sie den ursprünglichen Datenrahmen beibehalten möchten, während Sie Änderungen vornehmen. Der resultierende geänderte Datenrahmen wird dann zurückgegeben und der ursprüngliche Datenrahmen bleibt unverändert.

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

Generalisierung

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle Vorgänge in Pandas Folgendes unterstützen: Ortsbearbeitung. Für diejenigen, die dies tun, kann die Verwendung von inplace=True die Leistung verbessern, indem die Erstellung neuer Objekte vermieden wird. Berücksichtigen Sie jedoch beim Einsetzen immer den konkreten Vorgang und das gewünschte Ergebnis.

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