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

Detailliertes Verständnis von inplace=True in Pandas

In der vielseitigen Pandas-Bibliothek werden Sie oft auf die Option der Inplace-Änderung stoßen, wie im Folgenden Aussage:

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

Dies wirft Fragen zu den Konsequenzen der Verwendung von inplace=True auf. Lassen Sie uns in die technischen Details eintauchen:

Was wird zurückgegeben?

Wenn inplace=True, wird kein explizites Objekt zurückgegeben. Stattdessen wird das ursprüngliche DataFrame-df an Ort und Stelle geändert.

Objektbehandlung

• inplace=True: Das ursprüngliche df-Objekt wird überschrieben und wird zur modifizierten Version. Es wird kein neues Objekt erstellt.
• inplace=False (Standard): Ein neues DataFrame-Objekt wird erstellt, das die geänderten Daten enthält. Der ursprüngliche df bleibt unverändert.

Ändern sich alle Vorgänge selbst?

Ja, wenn inplace=True, ändern alle Vorgänge den Aufrufer selbst (den ursprünglichen DataFrame). df).

Folgen von inplace=False

Bei inplace=False wird sofort ein neues Objekt erstellt und dieses neue Objekt zurückgegeben. Dies ist im Wesentlichen ein Kopierkonstruktor, der im Wesentlichen das neue Ergebnis einer neuen Variablen zuweist (df = df.an_operation(inplace=False)).

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