Pandas の「inplace」パラメータはデータフレームの変更にどのように影響しますか?

Pandas のインプレース操作を理解する

Pandas では、inplace パラメーターを使用してデータフレームを直接変更する便利な方法が提供されます。 inplace=True を設定すると、新しい変数に割り当てることなく、元のデータフレームに変更を加えることができます。

いつ inplace=True を使用する

使用データフレームをその場で変更する操作には、inplace=True をお勧めします。たとえば、条件に基づいて行または列を削除する場合は、次のステートメントを使用できます。

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

How inplace=True Works

When inplace=True が渡されると、操作は元のデータフレームに対して直接実行されます。これは、df 自体が変更されているため、前の例で明らかです。新しいオブジェクトは作成されず、何も返されません。

inplace=False を使用する場合

あるいは、inplace=False (デフォルト) を設定すると、Pandas に次のように指示されます。データフレームのコピーに対して操作を実行します。これは、変更を加えながら元のデータフレームを保持したい場合に便利です。結果として変更されたデータフレームが返され、元のデータフレームは変更されません。

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

一般化

Pandas のすべての操作が次の機能をサポートしているわけではないことに注意することが重要です。場所の編集。そのような場合は、inplace=True を使用すると、新しいオブジェクトの作成が回避され、パフォーマンスが向上します。ただし、適切に設定する場合は、常に特定の操作と望ましい結果を考慮してください。

以上がPandas の「inplace」パラメータはデータフレームの変更にどのように影響しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。