介紹

在操作數(shù)據(jù)幀時，初學(xué)者有時甚至是更高級的數(shù)據(jù)科學(xué)家會對如何在pandas中使用inplace參數(shù)感到困惑。

更有趣的是，我看到的解釋這個概念的文章或教程并不多。它似乎被假定為知識或自我解釋的概念。不幸的是，這對每個人來說都不是那么簡單，因此本文試圖解釋什么是inplace參數(shù)以及如何正確使用它。

讓我們來看看一些使用inplace的函數(shù)的例子:

• fillna()
• dropna()
• sort_values()
• reset_index()
• sort_index()
• rename()

我已經(jīng)創(chuàng)建了這個列表，可能還有更多的函數(shù)使用inplace作為參數(shù)。我沒有記住所有這些函數(shù)，但是作為參數(shù)的幾乎所有pandas DataFrame函數(shù)都將以類似的方式運行。這意味著在處理它們時，您將能夠應(yīng)用本文將介紹的相同邏輯。

創(chuàng)建一個示例DataFrame

為了說明inplace的用法，我們將創(chuàng)建一個示例DataFrame。

import pandas as pd
import numpy as np
client_dictionary = {'name': ['Michael', 'Ana', 'Sean', 'Carl', 'Bob'], 
           'second name': [None, 'Angel', 'Ben', 'Frank', 'Daniel'],
           'birth place': ['New York', 'New York', 'Los Angeles', 'New York', 'New York'],
           'age': [10, 35, 56, None, 28],
           'number of children': [0, None, 2, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(client_dictionary)
df.head()

我們創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)框架，該數(shù)據(jù)框架有5行，列如下: name, second name, birthplace,age,number of children。注意，age、second name和children列中有一些缺失值(nan)。

現(xiàn)在我們將演示dropna()函數(shù)如何使用inplace參數(shù)工作。因為我們想要檢查兩個不同的變體，所以我們將創(chuàng)建原始數(shù)據(jù)框架的兩個副本。

df_1 = df.copy()
df_2 = df.copy()

下面的代碼將刪除所有缺少值的行。

df_1.dropna(inplace=True)

如果您在Jupyter notebook中運行此操作，您將看到單元格沒有輸出。這是因為inplace=True函數(shù)不返回任何內(nèi)容。它用所需的操作修改現(xiàn)有的數(shù)據(jù)幀，并在原始數(shù)據(jù)幀上“就地”（inplace）執(zhí)行。

如果在數(shù)據(jù)幀上運行head()函數(shù)，應(yīng)該會看到有兩行被刪除。

df_1.dropna(inplace=True)

現(xiàn)在我們用inplace = False運行相同的代碼。注意，這次我們將使用df_2版本的df

df_2.dropna(inplace=False)

如果您在Jupyter notebook中運行此代碼，您將看到有一個輸出(上面的屏幕截圖)。inplace = False函數(shù)將返回包含刪除行的數(shù)據(jù)。

記住，當inplace被設(shè)置為True時，不會返回任何東西，但是原始數(shù)據(jù)被修改了。

那么這一次原始數(shù)據(jù)會發(fā)生什么呢?讓我們調(diào)用head()函數(shù)進行檢查。

df_2.head()

原始數(shù)據(jù)不變!那么發(fā)生了什么?

當您使用inplace=True時，將創(chuàng)建并更改新對象，而不是原始數(shù)據(jù)。如果您希望更新原始數(shù)據(jù)以反映已刪除的行，則必須將結(jié)果重新分配到原始數(shù)據(jù)中，如下面的代碼所示。

df_2 = df_2.dropna(inplace=False)

這正是我們在使用inplace=True時所做的。是的，最后一行代碼等價于下面一行:

df_2.dropna(inplace=True)

后者更優(yōu)雅，并且不創(chuàng)建中間對象，然后將其重新分配給原始變量。它直接改變原始數(shù)據(jù)框架，因此，如果需要改變原始數(shù)據(jù)，那么inplace=True是首選。

那么，為什么會有在使用inplace=True產(chǎn)生錯誤呢?我不太確定，可能是因為有些人還不知道如何正確使用這個參數(shù)。讓我們看看一些常見的錯誤。

常見錯誤

使用inplace = True處理一個片段

如果我們只是想去掉第二個name和age列中的NaN，而保留number of children列不變，我們該怎么辦?

我見過有人這樣做:

df[['second name', 'age']].dropna(inplace=True)

這會拋出以下警告。

這個警告之所以出現(xiàn)是因為Pandas設(shè)計師很好，他們實際上是在警告你不要做你可能不想做的事情。該代碼正在更改只有兩列的dataframe，而不是原始數(shù)據(jù)框架。這樣做的原因是，您選擇了dataframe的一個片段，并將dropna()應(yīng)用到這個片段，而不是原始dataframe。

為了糾正它，可以這樣使用

df.dropna(inplace=True, subset=['second name', 'age'])
df.head()

這將導(dǎo)致從dataframe中刪除第二個name和age列中值為空的行。

將變量值賦給inplace= True的結(jié)果

df = df.dropna(inplace=True)

這又是你永遠不應(yīng)該做的事情!你只需要將None重新賦值給df。記住，當你使用inplace=True時，什么也不會返回。因此，這段代碼的結(jié)果是將把None分配給df。

總結(jié)

我希望本文為您揭開inplace參數(shù)的神秘面紗，您將能夠在您的代碼中正確地使用它。

到此這篇關(guān)于快速解釋如何使用pandas的inplace參數(shù)的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas inplace參數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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