`inplace=True` 是否修改原始 Pandas DataFrame 還是回傳一個新的？

Pandas 中的就地編輯：了解inplace=True

在Pandas 資料操作領域，人們經常會遇到就地執行操作的選項，由inplace=True 參數表示。此參數對操作的應用和資料的處理方式有著深遠的影響。

inplace=True 對回傳值的影響

當指定 inplace=True 時，操作直接套用於原始DataFrame物件並傳回None。這可以有效地修改現有對象，而無需建立新對象。相反，當 inplace=False（預設值）時，將使用修改後的資料建立一個新的 DataFrame 物件並傳回。

使用 inplace=True 和 inplace=False 進行物件處理

當inplace=True時，直接修改更新原來的DataFrame。但是，當 inplace=False 時，將使用原始物件建立新的 DataFrame。這個新的 DataFrame 反映了應用的操作並成為結果。

使用 inplace=True 修改 Self

當使用 inplace=True 時，重要的是要了解所有操作正在修改原始物件本身。這意味著對該物件的任何後續操作都將基於更新的資料。

範例用法

為了說明差異，請考慮以下操作：

# 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)

在第一種情況下，刪除所有具有NaN值的行來就地修改原始DataFrame df。在第二種情況下，透過修改來建立一個新的 DataFrame new_df，而原始 df 保持不變。

在使用 Pandas 時了解 inplace=True 的行為可確保高效的資料處理並避免對物件的意外修改。

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