「inplace=True」は元の Pandas DataFrame を変更しますか、それとも新しいデータフレームを返しますか?

Pandas でのインプレース編集: inplace=True について

Pandas データ操作の領域では、操作をインプレースで実行するオプションによく遭遇します。 、 inplace=True パラメータで示されます。このパラメータは、操作の適用方法とデータの処理方法に大きな影響を与えます。

戻り値に対する inplace=True の影響

inplace=True が指定されている場合、操作は元の DataFrame オブジェクトに直接適用され、None を返します。これにより、新しいオブジェクトを作成することなく、その場でオブジェクトが効果的に変更されます。対照的に、inplace=False (デフォルト) の場合、変更されたデータを使用して新しい DataFrame オブジェクトが作成され、返されます。

inplace=True および inplace=False でのオブジェクト処理

inplace=True を指定すると、元の DataFrame が直接変更および更新されます。ただし、inplace=False の場合、元のオブジェクトを使用して新しい DataFrame が作成されます。この新しい DataFrame は、適用された操作を反映し、結果になります。

inplace=True で Self を変更する

inplace=True が使用される場合、すべての操作を理解することが重要です。元のオブジェクト自体を変更しています。これは、そのオブジェクトに対する後続の操作が更新されたデータに基づくことを意味します。

使用例

違いを説明するために、次の操作を考えてみましょう。

# 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)

最初のケースでは、すべての NaN 値を持つすべての行を削除することで、元の DataFrame df がその場で変更されます。 2 番目のケースでは、新しい DataFrame new_df が変更を加えて作成されますが、元の df は変更されません。

Pandas を使用するときに inplace=True の動作を理解すると、効率的なデータ処理が確保され、オブジェクトへの意図しない変更が回避されます。

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