如何就地重新分配熊猫数据框？

Question

假设有一些变量都共享相同的值，并且变量df_train指向该值。

现在，如果我将df_train重新分配给其他框架，则所有指向与df_train相同的对象的其他变量现在都指向旧值：

mydata = [df_train, df_test]
df_train = pd.concat( ... ) 
# now the mydata is no longer sharing the same value as df_train

是否可以就地重新分配数据框？像这样：

mydata = [df_train, df_test]
df_train.set(pd.concat(...))
# now mydata still shares state with df_train

Answer 1

通过使用__init__方法，我找到了一个解决方案，尽管有点难闻：

mydata = [df_train, df_test]
df_other = # ...
df_train.__init__(df_other) 
# now mydata still shares state with df_train