파이썬 판다스 inplace 옵션

inplace뜻은 '제자리에','가동할 준비가 되어 있는', '~을 위한 준비가 되어 있는' 라는 의미를 가지고 있다.

그렇다면 코딩에서 inplace는 어떤 의미를 가지고 있을까? 

rename, drop등의 메서드를 사용할 때, 변경 값(변경될 데이터 프레임)을 저장 할 때 사용됩니다.

inplace = False (저장 안 함)

inplace = True (저장함)

drop('', axis ='' , inplace='' )

rename({},inplace ='')

	import pandas as pd
	import numpy as np
	df = pd.DataFrame(data = np.array([[1,2,3,],[4,5,6],[7,8,9]]), columns =['A','B','C'])
	df
	df.drop('A', axis = 1, inplace =True)
	df
	df.drop('A', axis = 1, inplace =False)
	df

view raw gistfile1.txt hosted with ❤ by GitHub

inplace = True인 경우 원본 df의 메모리에 그래도 적용이된다.

 

inplace = False인 경우 결과값은 drop 메서드가 적용되지 않는 df가 반환 됨을 볼 수 있다.

보통 코드 작성시에 inplace = False 를 사용하는 것이 실수를 줄일 수 있다고 한다.

적절하게 inplace 옵션을 사용하는 법을 익혀보자.