Pandas 中的 inplace 是什么意思？

在 Pandas 中，inplace 是一个可以应用于许多数据处理操作的参数。它允许修改或更改原始数据而不创建新的副本。通过设置 inplace=True，可以将更改直接应用到原始数据上，而无需为修改后的数据分配新的内存空间。

Pandas 提供许多函数和方法，这些函数和方法默认情况下会返回修改后的副本。通过使用 inplace=True 参数，我们可以改变这种默认行为。

下面是一些常见的使用 inplace 参数的示例：

1. 修改 DataFrame

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)

# 修改列名称，并将更改应用到原始 DataFrame
df.rename(columns={'Name': 'Full Name'}, inplace=True)

# 删除 'City' 列，并将更改应用到原始 DataFrame
df.drop(columns='City', inplace=True)

# 修改 'Age' 列的值，并将更改应用到原始 DataFrame
df['Age'] = df['Age'] + 1

print(df)

输出:

  Full Name  Age
0       Tom   29
1      Nick   26
2      John   31

2. 修改 Series

import pandas as pd

# 创建一个示例 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 将所有值乘以 2，并将更改应用到原始 Series
s *= 2

# 将值大于 5 的元素修改为 0，并将更改应用到原始 Series
s[s > 5] = 0

print(s)

输出:

0    2
1    4
2    6
3    0
4    0
dtype: int64

通过使用 inplace=True 参数，我们避免了不必要的内存复制和重新分配，提高了代码的性能和效率。但是需要注意，在原始数据上直接修改可能会导致意外的结果，因此在使用 inplace 参数时要小心谨慎。