Как работает df.interpolate(inplace=True)?

Question

У меня проблемы с пониманием, как это работает. При inplace=True функция ничего не выводит, а исходный df остается неизменным. Как это работает?

Извините, я написал "фильтр" в своем первом посте. Это была очень глупая ошибка.

По запросу @Alex пример выглядит следующим образом:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=map(chr, range(65,68)))
df['B'] = np.nan
print df
print df.interpolate(axis=1)
print df
print df.interpolate(axis=1, inplace=True)
print df

Вывод следующий:

     A       B         C
0 -0.956273 NaN  0.919723
1  1.127298 NaN -0.585326
2 -0.045163 NaN -0.946355
3 -1.375863 NaN -1.279663

      A         B         C
0 -0.956273 -0.018275  0.919723
1  1.127298  0.270986 -0.585326
2 -0.045163 -0.495759 -0.946355
3 -1.375863 -1.327763 -1.279663

      A   B         C
0 -0.956273 NaN  0.919723
1  1.127298 NaN -0.585326
2 -0.045163 NaN -0.946355
3 -1.375863 NaN -1.279663

None

      A   B         C
0 -0.956273 NaN  0.919723
1  1.127298 NaN -0.585326
2 -0.045163 NaN -0.946355
3 -1.375863 NaN -1.279663

Как видите, при первой интерполяции была создана копия исходного кадра данных. Я хотел интерполировать и обновлять исходный фрейм данных, поэтому я попытался inplace поскольку в документации указано следующее:

inplace: bool, по умолчанию False Обновите NDFrame на месте, если это возможно.

Вторая интерполяция не вернула никакого значения и не обновила исходный кадр данных. Так что я в замешательстве.

И, как просил @joris, моя версия для панд '0.15.1', Хотя этот запрос из-за моей ошибки...