TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'inplace'

非常抱歉，我的回答有误。`apply()`方法的`inplace`参数是不存在的，因此代码中出现了`TypeError`错误。要将以上代码更改为覆盖原参数的函数，可以使用`pandas.Series.str.cat()`方法将要合并的列连接成一个字符串，并将结果赋值给原始DataFrame的要合并的列。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.loc[dup_rows, merge_col] = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].transform(lambda x: x.astype(str).str.cat(sep='\n'))

# 删除重复行
df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', 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，并使用`transform()`方法将要合并的列连接成了一个字符串。然后，使用`loc[]`方法将连接后的字符串赋值给原始DataFrame的要合并的列。最后，使用`drop_duplicates()`方法删除重复行，并使用`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。