Est-ce que `inplace=True` dans Pandas est considéré comme nocif ?

Chez les pandas, inplace = True est-il considéré comme nocif, ou non ?

Malgré les discussions précédentes aux conclusions contradictoires, inplace = True est considéré comme nuisible chez les pandas. Des plans sont en cours pour sa dépréciation future.

Pourquoi inplace = False est-il le comportement par défaut ?

Il offre plusieurs avantages :

• Opérations chaînées : Il permet le chaînage de méthodes, telles que df.dropna().rename().sum(), offrant de la clarté et optimisant potentiellement l'ordre d'exécution.
• Sécurité et clarté : Les modifications sur place peuvent déclencher SettingWithCopyWarning et présenter un comportement imprévisible lorsqu'elles sont appelées sur des colonnes DataFrame. inplace = False évite ces problèmes.
• Résultats prévisibles : Les opérations hors de propos renvoient toujours un nouveau DataFrame, garantissant la cohérence.

Quand inplace = True doit-il être utilisé ?

Malgré ses inconvénients généraux, inplace = True peut être utile dans des circonstances spécifiques :

• Utilisation améliorée de la mémoire : Dans certains cas, cela peut réduire la consommation de mémoire par rapport aux opérations chaînées.

Pouvez-vous prévoir si les opérations inplace = True seront réellement effectuées sur place ?

Non, vous ne pouvez pas le garantir. les pandas peuvent toujours créer une copie en coulisses et réattribuer la référence plus tard.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!