Sollten Sie „inplace=True“ in Pandas verwenden?

Ist In-Place-Transformation eine gute Praxis in Pandas?

Die Verwendung von inplace=True in Pandas hat bei beiden heftige Debatten ausgelöst Befürworter und Gegner nennen unterschiedliche Gründe. Der aktuelle Konsens tendiert jedoch dazu, sie als schädlich zu betrachten und sich für ihre Abschaffung einzusetzen.

Gründe für die Verurteilung der In-Place-Transformation:

1. Potenzial für Datenverlust:

Im Gegensatz zum Namen verhindert inplace=True nicht immer, dass Kopien erstellt werden. In bestimmten Szenarien, insbesondere beim Umgang mit DataFrame-Spalten, kann es vorkommen, dass die ursprüngliche Spalte nicht direkt aktualisiert wird, was zu unbeabsichtigten Folgen führt.

2. Behinderte Methodenverkettung:

In-Place-Operationen machen eine Methodenverkettung unmöglich und schränken die Flexibilität und Lesbarkeit des Codes ein. Dies zwingt Entwickler dazu, auf temporäre Variablen zurückzugreifen, was zu unnötiger Komplexität führen kann.

3. SettingWithCopyWarning und inkonsistentes Verhalten:

Der Aufruf von inplace=True für eine DataFrame-Spalte kann SettingWithCopyWarning auslösen. Diese Warnung weist darauf hin, dass für eine Kopie des DataFrame ein Wert festgelegt wird, der zu unerwartetem Verhalten führen kann.

4. Begrenzte Leistungsvorteile:

Während das Argument für eine verbesserte Leistung oft vorkommt, haben Benchmarks gezeigt, dass es durch die Verwendung von inplace=True oft keine signifikanten Leistungssteigerungen gibt. In den meisten Fällen werden Kopien unabhängig von der Einstellung erstellt.

Ausnahmen von der Regel:

Trotz dieser allgemeinen Nachteile gibt es einige seltene Ausnahmen, bei denen inplace=True ist kann einen leichten Leistungsvorteil bieten. Diese sind in erster Linie auf Implementierungsdetails zurückzuführen, auf die man sich nicht verlassen sollte.

Empfehlung:

Angesichts der potenziellen Risiken und des begrenzten Nutzens wird dringend empfohlen, die Verwendung vor Ort zu vermeiden =True im Pandas-Code. Es kann zu unerwartetem Verhalten führen, die Flexibilität des Codes beeinträchtigen und dem allgemeinen Prinzip der Unveränderlichkeit widersprechen, das in der Pythonic-Programmierung vertreten wird.

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