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对python pandas中 inplace 参数的理解

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-29 22:32:09 30 4
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这篇CFSDN的博客文章对python pandas中 inplace 参数的理解由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.

pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改 。

inplace = True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改; 。

​inplace = False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果.

默认是False,即创建新的对象进行修改,原对象不变,和深复制和浅复制有些类似.

例:

inplace=True情况:

?
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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情况:

?
1
2
3
4
5
6
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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,如给定0或1,会报如下错误:

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

补充知识:pandas.DataFrame.drop_duplicates后面inplace=True与inplace=False的区别 。

drop_duplicates(inplace=True)是直接对原dataFrame进行操作.

t.drop_duplicates(inplace=True) 则,对t中重复将被去除.

drop_duplicates(inplace=False)将不改变原来的dataFrame,而将结果生成在一个新的dataFrame中.

如:

s = t.drop_duplicates(inplace=False) 则,t的内容不发生改变,s的内容是去除重复后的内容 。

以上这篇对python pandas中 inplace 参数的理解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.

原文链接:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/82937954 。

最后此篇关于对python pandas中 inplace 参数的理解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于对python pandas中 inplace 参数的理解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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