python pandas中 inplace 参数理解

女爷i 2022-05-09 07:44 327阅读 0赞

pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改

inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；

inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。

默认是False，即创建新的对象进行修改，原对象不变，和深复制和浅复制有些类似。

例：

inplace=True情况：

import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"])
    data=df.drop(["A"],axis=1,inplace=True)
    print(df)
    print(data)
    
    >> 
              B         C
    0  0.472730 -0.626685
    1  0.065358  0.031326
    2 -0.318582  1.123308
    3 -0.097687  0.018820
    None

inplace=False情况：

df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"])
    data=df.drop(["A"],axis=1,inplace=False)
    print(df)
    print(data)
    
    >>
             A         B         C
    0 -0.731578  0.226483  0.986656
    1  0.075936  1.622889  1.767967
    2 -1.477780 -0.164374 -1.025555
    3 -0.645208 -0.847264 -0.744622
             B         C
    0  0.226483  0.986656
    1  1.622889  1.767967
    2 -0.164374 -1.025555
    3 -0.847264 -0.744622

另外，要注意的是，inplace的取值只有False和True，如给定0或1，会报如下错误：

ValueError: For argument "inplace" expected type bool, received type int.

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