Wird „inplace=True' in Pandas als schädlich angesehen?

Wird inplace = True bei Pandas als schädlich angesehen, oder nicht?

Trotz früherer Diskussionen mit widersprüchlichen Schlussfolgerungen gilt inplace = True als schädlich gelten bei Pandas als schädlich. Pläne für die künftige Abschaffung sind im Gange.

Warum ist inplace = False das Standardverhalten?

Es bietet mehrere Vorteile:

• Verkettete Operationen:Es ermöglicht die Verkettung von Methoden, wie z. B. df.dropna().rename().sum(), was für Klarheit sorgt und möglicherweise die Ausführungsreihenfolge optimiert.
• Sicherheit und Klarheit: Inplace-Änderungen können SettingWithCopyWarning auslösen und unvorhersehbares Verhalten zeigen, wenn sie für DataFrame-Spalten aufgerufen werden. inplace = False vermeidet diese Probleme.
• Vorhersehbare Ergebnisse: Out-of-Place-Vorgänge geben immer einen neuen DataFrame zurück und sorgen so für Konsistenz.

Wann Sollte inplace = True verwendet werden?

Trotz seiner allgemeinen Nachteile kann inplace = True unter bestimmten Umständen nützlich sein:

• Verbesserte Speichernutzung: In einigen Fällen kann dadurch der Speicherverbrauch im Vergleich zu verketteten Vorgängen reduziert werden.

Können Sie vorhersagen, ob Inplace = Echte Vorgänge wirklich direkt ausgeführt werden?

Nein, das können Sie nicht garantieren. Pandas können hinter den Kulissen dennoch eine Kopie erstellen und die Referenz später neu zuweisen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWird „inplace=True' in Pandas als schädlich angesehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!