Pandas `inplace=True` modifie-t-il le DataFrame d'origine ou en renvoie-t-il un nouveau ?

Compréhension approfondie de inplace=True dans Pandas

Dans la bibliothèque polyvalente Pandas, vous rencontrerez souvent l'option de modification sur place, comme dans ce qui suit déclaration :

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

Cela soulève des questions sur les conséquences de l'utilisation de inplace=True. Examinons les détails techniques :

Qu'est-ce qui est renvoyé ?

Lorsque inplace=True, aucun objet explicite n'est renvoyé. Au lieu de cela, le DataFrame df d'origine est modifié sur place.

Gestion des objets

• inplace=True : L'objet df d'origine est écrasé et devient la version modifiée. Aucun nouvel objet n'est créé.
• inplace=False (par défaut) : Un nouvel objet DataFrame est créé, contenant les données modifiées. Le df d'origine reste inchangé.

Toutes les opérations se modifient-elles ?

Oui, lorsque inplace=True, toutes les opérations modifient l'appelant lui-même (le DataFrame d'origine df).

Conséquences de inplace=False

Lorsque inplace=False, un nouvel objet est créé immédiatement et ce nouvel objet est renvoyé. Il s'agit essentiellement d'un constructeur de copie, attribuant essentiellement le nouveau résultat à une nouvelle variable (df = df.an_operation(inplace=False)).

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