Ist „inplace=True' in Pandas schädlich?

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

Kurz gesagt, ja, inplace = True wird berücksichtigt schädlich bei Pandas. In dieser GitHub-Ausgabe wird ausdrücklich vorgeschlagen, das Inplace-Argument in naher Zukunft API-weit abzulehnen. Hier sind einige Gründe dafür:

• Kopien werden oft trotzdem erstellt: Entgegen seinem Namen verhindert inplace = True oft nicht, dass Kopien erstellt werden. Es bietet (fast) nie Leistungsvorteile. Die meisten In-Place- und Out-of-Place-Versionen einer Methode erstellen unabhängig davon eine Kopie der Daten, wobei die In-Place-Version die Kopie automatisch zurückweist.
• Verhinderung der Methodenverkettung: Inplace = True behindert auch die Methodenverkettung. Vergleichen Sie die Funktionsweise von:

result = df.some_function1().reset_index().some_function2()

Im Gegensatz zu:

temp = df.some_function1()
temp.reset_index(inplace=True)
result = temp.some_function2()

• Unbeabsichtigte Fallstricke: Der Aufruf von inplace = True kann SettingWithCopyWarning auslösen , was zu unerwartetem Verhalten führen kann:

df = pd.DataFrame({'a': [3, 2, 1], 'b': ['x', 'y', 'z']})

df2 = df[df['a'] > 1]
df2['b'].replace({'x': 'abc'}, inplace=True)
# SettingWithCopyWarning: 
# A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

Außerdem Es ist erwähnenswert, dass Pandas-Operationen aus einem bestimmten Grund standardmäßig inplace = False sind. Dies ermöglicht eine verkettete/funktionale Syntax (z. B. df.dropna().rename().sum()), vermeidet teure SettingWithCopy-Prüfungen und sorgt für konsistentes Verhalten hinter den Kulissen.

Daher wird dies allgemein empfohlen Vermeiden Sie die Verwendung von inplace = True, es sei denn, Sie haben einen besonderen Bedarf dafür.

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