python pandasにおけるinplaceパラメータの理解

pandasではinplaceパラメータが多くの関数で使用されます.元のオブジェクトに基づいて変更するかどうかです.
Inplace=True:新しいオブジェクトを作成せず、元のオブジェクトを直接変更します.
Inplace=False:データを変更し、新しいオブジェクトを作成して返し、その変更結果をロードします.
デフォルトはFalseです.つまり、新しいオブジェクトを作成して変更します.元のオブジェクトは変更されません.深いコピーと浅いコピーと似ています.
例:
inplace=Trueの場合:

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"])
data=df.drop(["A"],axis=1,inplace=True)
print(df)
print(data)

>> 
          B         C
0  0.472730 -0.626685
1  0.065358  0.031326
2 -0.318582  1.123308
3 -0.097687  0.018820
None

inplace=Falseの場合:

df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=["A","B","C"])
data=df.drop(["A"],axis=1,inplace=False)
print(df)
print(data)

>>
         A         B         C
0 -0.731578  0.226483  0.986656
1  0.075936  1.622889  1.767967
2 -1.477780 -0.164374 -1.025555
3 -0.645208 -0.847264 -0.744622
         B         C
0  0.226483  0.986656
1  1.622889  1.767967
2 -0.164374 -1.025555
3 -0.847264 -0.744622

また、inplaceの値はFalseとTrueのみであり、0または1が与えられた場合、次のエラーが発生することに注意してください.

ValueError: For argument "inplace" expected type bool, received type int.