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在Pandas库中，inplace参数是一个布尔值（True或False），它用于指定一个操作是否直接在原始数据对象上进行修改，而不是返回一个新的修改后的对象副本。这个参数在多个Pandas函数中都可以使用，特别是那些可能改变数据框（DataFrame）或序列（Series）内容的函数。

inplace=True

• 当inplace=True时，函数将直接修改原始数据对象，而不会返回任何值（或者返回None）。
• 这意味着你不需要将函数的返回值重新赋值给原始变量。
• 使用inplace=True可以节省内存，因为你不需要存储数据的副本。
• 但是，这也意味着你失去了原始数据的副本，这在某些情况下可能是不希望的。

inplace=False（默认值）

• 当inplace=False（或未指定时，因为这是默认值），函数将返回一个新的修改后的数据对象副本，而原始数据对象保持不变。
• 这允许你保留原始数据的副本，同时拥有修改后的数据。
• 然而，这需要更多的内存来存储数据的副本。

示例：

import pandas as pd  df = pd.DataFrame({  'A': [1, 2, 3],  'B': [4, 5, 6]  
})
df.drop('A', axis=1, inplace=True)  
# 现在df已经修改了，列'A'被删除了  
# 输出:  
#    B  
# 0  4  
# 1  5  
# 2  6

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：

new_df = df.drop('A', axis=1)  
# 现在df保持不变，而new_df是一个新的DataFrame，列'A'被删除了  
# 输出df:  
#    A  B  
# 0  1  4  
# 1  2  5  
# 2  3  6  
# 输出new_df:  
#    B  
# 0  4  
# 1  5  
# 2  6