python pandas inplace参数

'''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
另外，要注意的是，inplace的取值只有False和True，如给定0或1，会报错'''
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)

df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"])
data=df.drop(["A"],axis=1,inplace=False)
print(df)
print(data)

结果：

===================== RESTART: D:/python_pandas/pandas3.py =====================
B C
0 0.218139 0.766744
1 -0.996641 -0.961568
2 0.774282 -0.890942
3 -0.862179 0.544129
None
A B C
0 0.072797 -0.373379 -1.148190
1 0.275968 -1.252445 0.587509
2 0.510626 0.038688 -0.702137
3 -0.922253 1.444843 1.412336
B C
0 -0.373379 -1.148190
1 -1.252445 0.587509
2 0.038688 -0.702137
3 1.444843 1.412336
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