就地更改Pandas DataFrame in函数

Pandas是一个开源的数据分析和处理库，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于表格或电子表格，可以存储和处理二维数据。

就地更改（in-place modification）是指在原始数据上直接进行修改，而不创建新的副本。在Pandas中，DataFrame提供了一个inplace参数，用于控制是否进行就地更改操作。

在Pandas中，可以使用inplace=True参数来实现就地更改。具体而言，对于DataFrame的in函数，可以使用inplace=True来直接修改原始DataFrame中的数据。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用inplace=True进行就地更改
df['Age'].replace(28, 30, inplace=True)

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

上述代码中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后，使用replace函数将年龄为28的数据修改为30，并将inplace参数设置为True，实现了就地更改。最后，打印修改后的DataFrame。

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