本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何進(jìn)行python pandas中 inplace 參數(shù)的理解，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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這篇文章主要介紹了對(duì)python pandas中 inplace 參數(shù)的理解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

pandas 中 inplace 參數(shù)在很多函數(shù)中都會(huì)有，它的作用是：是否在原對(duì)象基礎(chǔ)上進(jìn)行修改

inplace = True：不創(chuàng)建新的對(duì)象，直接對(duì)原始對(duì)象進(jìn)行修改；

inplace = False：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，創(chuàng)建并返回新的對(duì)象承載其修改結(jié)果。

默認(rèn)是False，即創(chuàng)建新的對(duì)象進(jìn)行修改，原對(duì)象不變，和深復(fù)制和淺復(fù)制有些類似。

例：

inplace=True情況：

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情況：

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，如給定0或1，會(huì)報(bào)如下錯(cuò)誤：

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

補(bǔ)充知識(shí)：pandas.DataFrame.drop_duplicates后面inplace=True與inplace=False的區(qū)別

drop_duplicates(inplace=True)是直接對(duì)原dataFrame進(jìn)行操作。

如:

t.drop_duplicates(inplace=True) 則，對(duì)t中重復(fù)將被去除。

drop_duplicates(inplace=False)將不改變?cè)瓉淼膁ataFrame，而將結(jié)果生成在一個(gè)新的dataFrame中。

如：

s = t.drop_duplicates(inplace=False) 則，t的內(nèi)容不發(fā)生改變，s的內(nèi)容是去除重復(fù)后的內(nèi)容。

以上就是如何進(jìn)行python pandas中 inplace 參數(shù)的理解，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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