Pandas inplace=True的理解

在本文中，我们将介绍Pandas中一个常用的参数inplace=True，它的功能和使用场景。

什么是inplace=True

首先，让我们来看一下inplace=True的含义。inplace为英文原义“原地”、“现场”，表示直接对原变量进行修改，而不是创建一个新的变量。

举个例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]})
df.drop('A', axis=1, inplace=True)

上面的代码中，我们使用了Pandas的drop函数删除了df中的一列。其中axis=1表示删除列，inplace=True表示在原DataFrame上进行删除，并不返回新的DataFrame。

如果我们不使用inplace=True，而是像下面这样写：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]})
df = df.drop('A', axis=1)

则会返回一个新的DataFrame，原先的df并不会被修改。

使用inplace=True有什么好处呢？它主要有两个方面的应用场景：

使用inplace=True可以避免创建新的对象，从而减少内存开销，提高效率。尤其在处理大型数据集时，节省内存空间是非常重要的。

例如，我们有一个100万行、10列的DataFrame df，我们需要对其中的某一列进行缩放：

df['A'] = df['A'] * 2

如果我们不加inplace=True，而是将结果赋值给一个新的DataFrame：

df_new = df['A'] * 2

则会新创建一个DataFrame，并占用额外的内存空间。

有时候我们需要在原DataFrame上进行修改，而不是创建一个新的DataFrame。这时候，就需要使用inplace=True了。

例如，我们有一个DataFrame df，其中有一列’A’的数据类型是object，我们需要将它转化为数值型数据。如果不使用inplace=True，我们可能会这样写：

df['A'] = pd.to_numeric(df['A'])

这样会返回一个新的DataFrame，而原来的df并不会改变。而正确的写法是：

df['A'].replace(to_replace=r'\D', value='', regex=True, inplace=True)
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'])

在第一行中，我们使用了replace函数对不是数值的元素进行替换，替换为空字符，然后将该列的数据类型转化为数值型。由于使用了inplace=True，原来的df就会被修改，而不是返回一个新的DataFrame。这样写既节约了内存，又节约了时间。

我们在使用pandas的函数时，会发现很多函数都有inplace参数，例如df.drop、df.replace、df.fillna等等，都可以使用inplace来控制是否更改原来的DataFrame。

使用inplace=True时需要注意以下几点：

从语义上来看，inplace=True应该用在修改、更新、删除等函数上，不应该用在查找、过滤、统计等函数上。
inplace=True在直接操作原来的对象时十分方便，但是它也存在危险。使用inplace=True时一定要确保自己知道自己在做什么，因为它直接修改原对象，在不注意的情况下可能会不小心删除或覆盖数据。