Pandas의 'inplace' 매개변수가 데이터프레임 수정에 어떤 영향을 미치나요?

Pandas의 Inplace 작업 이해

Pandas에서 inplace 매개변수는 데이터프레임을 직접 수정하는 편리한 방법을 제공합니다. inplace=True를 설정하면 새 변수에 할당할 필요 없이 원본 데이터프레임을 변경할 수 있습니다.

inplace=True를 사용해야 하는 경우

사용 inplace=True는 데이터 프레임을 변경하는 작업에 권장됩니다. 예를 들어, 조건에 따라 행이나 열을 삭제하려면 다음 문을 사용할 수 있습니다.

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

How inplace=True Works

When inplace=True가 전달되면 작업은 원본 데이터 프레임에서 직접 수행됩니다. df 자체가 수정되었으므로 이는 이전 예에서 분명합니다. 새 객체가 생성되지 않으며 아무것도 반환되지 않습니다.

inplace=False를 사용하는 경우

또는 inplace=False(기본값)를 설정하면 Pandas에 다음을 지시합니다. 데이터프레임 복사본에 대해 작업을 수행합니다. 이는 변경하는 동안 원본 데이터프레임을 보존하려는 경우에 유용합니다. 그러면 수정된 결과 데이터 프레임이 반환되고 원본 데이터 프레임은 변경되지 않은 채 유지됩니다.

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

일반화

Pandas의 모든 작업이 다음을 지원하는 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 장소 편집. 그런 경우 inplace=True를 사용하면 새 개체 생성을 방지하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 설치 시 항상 구체적인 작업과 원하는 결과를 고려하십시오.

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