Pandas 的'inplace”参数如何影响 Dataframe 修改？

了解 Pandas 中的就地操作

在 Pandas 中，inplace 参数提供了一种直接修改数据帧的便捷方法。通过设置 inplace=True，您可以对原始数据框进行更改，而无需将其分配给新变量。

何时使用 inplace=True

使用对于就地更改数据帧的操作，建议使用 inplace=True 。例如，如果要根据条件删除行或列，可以使用以下语句：

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

inplace=True 的工作原理

When传入inplace=True，则直接在原始dataframe上执行操作。这在前面的示例中很明显，因为 df 本身已被修改。不会创建新对象，也不会返回任何内容。

何时使用 inplace=False

或者，设置 inplace=False （默认值）指示 Pandas对数据帧的副本执行操作。当您想要在进行更改时保留原始数据框时，这非常有用。然后返回修改后的数据帧，原始数据帧保持不变。

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

泛化

需要注意的是，并非 Pandas 中的所有操作都支持 in-地点编辑。对于那些这样做的人，使用 inplace=True 可以通过避免创建新对象来提高性能。但是，设置到位时请始终考虑具体操作和期望的结果。

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