dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col)更改成覆盖原参数的函数

要将以上代码更改为覆盖原参数的函数，可以使用`inplace=True`参数将`reset_index()`方法更改为原地修改数据的方式。具体来说，可以将返回的DataFrame直接赋值给原始的DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 输出原始DataFrame
print("原始DataFrame：")
print(df)

# 指定重复行和要合并的列
dup_rows = df.duplicated(subset=['A'])
dup_cols = ['A']
merge_col = 'B'

# 将重复行进行分组，合并要合并的列
df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True)

# 重置索引列
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 输出修改后的DataFrame
print("修改后的DataFrame：")
print(df)

以上代码将原始DataFrame中的重复行进行了分组，并将要合并的列合并成了一个字符串。然后，使用`inplace=True`参数直接在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。最后，使用`reset_index()`方法将索引列重置为默认的数字索引，并使用`drop=True`参数删除原先的索引列。