在pandas中，如何实现与 `inplace=True` 相同的数据修改效果？

在pandas中，`inplace=True` 参数通常用于函数中，以便在原始数据上直接进行修改，而不是返回一个新的修改后的对象。当您使用 `inplace=True` 时，所做的任何更改都会直接反映在原始DataFrame或Series上。

为了在不使用 `inplace=True` 参数的情况下实现相同的效果，您可以先复制原始数据对象，然后在复制的对象上进行修改，并用新的修改后的对象替换原始对象。在pandas中，可以通过 `copy()` 方法来复制数据，然后将修改后的对象赋值回原来的位置。

例如，如果我们有一个DataFrame `df` 并且想要删除某列，我们可以这样做：

# 原始操作，使用inplace=True
df.drop(['column_name'], axis=1, inplace=True)

# 不使用inplace的等效操作
df = df.drop(['column_name'], axis=1)

在这种情况下，`drop` 方法的默认行为（不带 `inplace=True` 参数）是返回一个新的DataFrame对象，其中已删除指定的列。然后，我们使用 `df =` 将这个新对象赋值给原始的变量名，从而更新原始DataFrame。

需要注意的是，不是所有的pandas操作都允许 `inplace` 参数。在这种情况下，我们通常可以找到返回新对象的等效操作，并用它来替换原始对象。