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對python pandas中 inplace 參數(shù)的理解

瀏覽:27日期:2022-07-19 15:04:51

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

inplace = True:不創(chuàng)建新的對象,直接對原始對象進行修改;

​inplace = False:對數(shù)據(jù)進行修改,創(chuàng)建并返回新的對象承載其修改結(jié)果。

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

例:

inplace=True情況:

import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['A','B','C'])data=df.drop(['A'],axis=1,inplace=True)print(df)print(data)>> B C0 0.472730 -0.6266851 0.065358 0.0313262 -0.318582 1.1233083 -0.097687 0.018820None

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 C0 -0.731578 0.226483 0.9866561 0.075936 1.622889 1.7679672 -1.477780 -0.164374 -1.0255553 -0.645208 -0.847264 -0.744622 B C0 0.226483 0.9866561 1.622889 1.7679672 -0.164374 -1.0255553 -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,會報如下錯誤:

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

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

drop_duplicates(inplace=True)是直接對原dataFrame進行操作。

如:

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

drop_duplicates(inplace=False)將不改變原來的dataFrame,而將結(jié)果生成在一個新的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

以上這篇對python pandas中 inplace 參數(shù)的理解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標(biāo)簽: Python 編程
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