Comment le paramètre « inplace » de Pandas affecte-t-il la modification de la trame de données ?

Comprendre les opérations inplace dans Pandas

Dans Pandas, le paramètre inplace offre un moyen pratique de modifier directement les trames de données. En définissant inplace=True, vous pouvez apporter des modifications au dataframe d'origine sans avoir besoin de l'attribuer à une nouvelle variable.

Quand utiliser inplace=True

Utilisation inplace=True est recommandé pour les opérations qui modifient la trame de données en place. Par exemple, si vous souhaitez supprimer des lignes ou des colonnes en fonction d'une condition, vous pouvez utiliser l'instruction suivante :

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

How inplace=True Works

When inplace=True est passé, l'opération est effectuée directement sur la trame de données d'origine. Cela est évident dans l’exemple précédent, puisque df lui-même est modifié. Aucun nouvel objet n'est créé et rien n'est renvoyé.

Quand utiliser inplace=False

Alternativement, définir inplace=False (qui est la valeur par défaut) demande à Pandas de effectuer l’opération sur une copie de la trame de données. Ceci est utile lorsque vous souhaitez conserver la trame de données d'origine tout en apportant des modifications. La trame de données modifiée résultante est ensuite renvoyée et la trame de données d'origine reste inchangée.

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

Généralisation

Il est important de noter que toutes les opérations dans Pandas ne prennent pas en charge in- lieu d'édition. Pour ceux qui le font, utiliser inplace=True peut améliorer les performances en évitant la création de nouveaux objets. Cependant, tenez toujours compte de l'opération spécifique et du résultat souhaité lors de la mise en place.

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