`inplace=True` 是否修改原始 Pandas DataFrame 还是返回一个新的？

Pandas 中的就地编辑：了解 inplace=True

在 Pandas 数据操作领域，人们经常会遇到就地执行操作的选项，由 inplace=True 参数表示。该参数对操作的应用和数据的处理方式有着深远的影响。

inplace=True 对返回值的影响

当指定 inplace=True 时，操作直接应用于原始DataFrame对象并返回None。这可以有效地修改现有对象，而无需创建新对象。相反，当 inplace=False（默认值）时，将使用修改后的数据创建一个新的 DataFrame 对象并返回。

使用 inplace=True 和 inplace=False 进行对象处理

当inplace=True时，直接修改更新原来的DataFrame。但是，当 inplace=False 时，将使用原始对象创建一个新的 DataFrame。这个新的 DataFrame 反映了应用的操作并成为结果。

使用 inplace=True 修改 Self

当使用 inplace=True 时，重要的是要了解所有操作正在修改原始对象本身。这意味着对该对象的任何后续操作都将基于更新的数据。

示例用法

为了说明差异，请考虑以下操作：

# 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)

在第一种情况下，通过删除所有具有 NaN 值的行来就地修改原始 DataFrame df。在第二种情况下，通过修改创建一个新的 DataFrame new_df，而原始 df 保持不变。

在使用 Pandas 时了解 inplace=True 的行为可确保高效的数据处理并避免对对象的意外修改。

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