pandas 원본에 영향을 주는 함수/ 원본에 영향을 주지 않는 함수

✅ 원본 객체에 영향을 주는 함수

이들은 기본적으로 inplace=True 옵션을 주면 원본을 수정합니다.

함수설명

df.drop(..., inplace=True)	행/열 삭제 (원본에서 삭제)
df.rename(..., inplace=True)	컬럼명 또는 인덱스명 변경
df.fillna(..., inplace=True)	결측값 채우기
df.replace(..., inplace=True)	특정 값 치환
df.sort_values(..., inplace=True)	값 기준 정렬
df.sort_index(..., inplace=True)	인덱스 기준 정렬
df.reset_index(..., inplace=True)	인덱스 리셋
df.set_index(..., inplace=True)	인덱스를 특정 열로 설정
df.drop_duplicates(..., inplace=True)	중복 제거

✅ 이 함수들은 기본적으로 inplace=False가 default이므로, inplace=True를 명시적으로 줘야 원본이 변경됩니다.

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❌ 원본 객체에 영향을 주지 않는 함수

아래 함수들은 반환값이 새로운 객체이며, 원본은 변경되지 않습니다.

함수설명

df.copy()	완전한 복사본 반환
df.drop(...)	행/열 삭제 (새로운 객체 반환)
df.rename(...)	컬럼명 또는 인덱스명 변경 (새로운 객체 반환)
df.fillna(...)	결측값 채우기 (새 객체 반환)
df.replace(...)	특정 값 치환 (새 객체 반환)
df.sort_values(...)	정렬된 DataFrame 반환
df.sort_index(...)	정렬된 DataFrame 반환
df.reset_index(...)	인덱스 리셋 (새 객체 반환)
df.set_index(...)	인덱스 설정 (새 객체 반환)
df.drop_duplicates(...)	중복 제거된 새 객체 반환

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⚠️ 주의할 점

• inplace=True는 내부적으로도 가급적 사용을 피하라는 경고가 있으며, 추후 Pandas에서 사라질 수도 있습니다.
• 안전하게 작업하려면 항상 df = df.some_operation() 패턴을 사용하는 것이 좋습니다.