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`inplace=True` modifie-t-il le DataFrame Pandas d'origine ou en renvoie-t-il un nouveau ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-12-09 22:29:14181parcourir

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

Édition sur place dans Pandas : comprendre inplace=True

Dans le domaine de la manipulation de données Pandas, on rencontre souvent la possibilité d'effectuer des opérations sur place , indiqué par le paramètre inplace=True. Ce paramètre a un impact profond sur la façon dont les opérations sont appliquées et les données sont traitées.

Impact de inplace=True sur la valeur de retour

Lorsque inplace=True est spécifié, le L'opération est directement appliquée à l'objet DataFrame d'origine et renvoie Aucun. Cela modifie efficacement l'objet en place sans en créer un nouveau. En revanche, lorsque inplace=False (qui est la valeur par défaut), un nouvel objet DataFrame est créé avec les données modifiées et renvoyé.

Gestion des objets avec inplace=True et inplace=False

Avec inplace=True, le DataFrame d'origine est directement modifié et mis à jour. Cependant, lorsque inplace=False, un nouveau DataFrame est créé en utilisant l'objet d'origine. Ce nouveau DataFrame reflète l'opération appliquée et devient le résultat.

Modification de soi avec inplace=True

Lorsque inplace=True est utilisé, il est important de comprendre que toutes les opérations modifient l'objet d'origine lui-même. Cela signifie que toutes les opérations ultérieures sur cet objet seront basées sur les données mises à jour.

Exemple d'utilisation

Pour illustrer la différence, considérons les opérations suivantes :

# 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)

Dans le premier cas, le DataFrame df d'origine est modifié sur place en supprimant toutes les lignes avec toutes les valeurs NaN. Dans le second cas, un nouveau DataFrame new_df est créé avec les modifications, tandis que le df d'origine reste inchangé.

Comprendre le comportement de inplace=True lorsque vous travaillez avec Pandas garantit une gestion efficace des données et évite les modifications involontaires des objets.

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