Pandas循环处理DataFrame列表时过滤操作不生效的问题咨询

各位好，我平时处理多个需要做相似修改的DataFrame时，都会用for循环来快速搞定，避免重复写一堆相同的代码。我也明白，循环里对df做的修改有时候只是作用在副本上，所以像dropna这种方法我会用inplace=True参数来解决这个问题，但碰到过滤行这种操作时，就没这么方便的参数可用了。

我现在要过滤掉to Converted列日期早于now的行，单独在循环外做这个过滤是能正常生效的，所以不是数据类型不对或者没有符合条件的数据的问题。下面是我试的几种代码写法，想请教下大家：到底是我哪里理解错了，还是这里有什么特定的限制？如果是后者，各位有经验的大佬都是怎么处理这种场景的呢？

原始代码 #

now = pd.to_datetime(date.today(), format='%Y%m%d')

for df in df_list:
    df.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
    df['Valid From Converted'] = pd.to_datetime(df['Valid From'], format='%Y%m%d')
    df['to Converted'] = pd.to_datetime(df['to'], format='%Y%m%d')
    df = df[df['to Converted'] >= now]

用enumerate的写法 #

now = pd.to_datetime(date.today(), format='%Y%m%d')

for i, df in enumerate(df_list):
    df.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
    df['Valid From Converted'] = pd.to_datetime(df['Valid From'], format='%Y%m%d')
    df['to Converted'] = pd.to_datetime(df['to'], format='%Y%m%d')
    df = df[df['to Converted'] >= now]
    df_list[i] = df

用range遍历索引的写法 #

for i in range(len(df_list)):
    df_list[i].dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
    df_list[i]['Valid From Converted'] = pd.to_datetime(df_list[i]['Valid From'], format='%Y%m%d')
    df_list[i]['to Converted'] = pd.to_datetime(df_list[i]['to'], format='%Y%m%d')
    df_list[i] = df_list[i][df_list[i]['to Converted'] >= now]

备注：内容来源于stack exchange，提问作者kawuel