Devriez-vous utiliser « inplace=True » dans Pandas ?

La transformation sur place est-elle une bonne pratique chez les pandas ?

L'utilisation de inplace=True chez les pandas a suscité des débats houleux, avec les deux partisans et opposants invoquent diverses raisons. Cependant, le consensus actuel penche pour la considérer comme nuisible et plaide pour sa dépréciation.

Raisons de condamner la transformation sur place :

1. Potentiel de perte de données :

Contrairement à son nom, inplace=True n'empêche pas toujours la création de copies. Dans certains scénarios, notamment lorsqu'il s'agit de colonnes DataFrame, la mise à jour de la colonne d'origine peut ne pas être mise à jour sur place, ce qui entraîne des conséquences inattendues.

2. Chaînage de méthodes entravé :

Les opérations sur place rendent le chaînage de méthodes impossible, limitant la flexibilité et la lisibilité du code. Cela oblige les développeurs à recourir à des variables temporaires, ce qui peut introduire une complexité inutile.

3. SettingWithCopyWarning et comportement incohérent :

L'appel de inplace=True sur une colonne DataFrame peut déclencher le SettingWithCopyWarning. Cet avertissement indique qu'une valeur est définie sur une copie du DataFrame, ce qui peut entraîner un comportement inattendu.

4. Avantages limités en termes de performances :

Bien que l'argument en faveur d'une amélioration des performances soit souvent invoqué, les tests de performance ont montré qu'il n'y a souvent aucun gain de performances significatif en utilisant inplace=True. Dans la plupart des cas, les copies sont créées quel que soit le paramètre.

Exceptions à la règle :

Malgré ces inconvénients généraux, il existe quelques rares exceptions où inplace=True peut fournir un léger avantage en termes de performances. Ceux-ci sont principalement dus à des détails de mise en œuvre sur lesquels il ne faut pas se fier.

Recommandation :

Compte tenu des risques potentiels et des avantages limités, il est fortement recommandé d'éviter d'utiliser sur place =Vrai dans le code Pandas. Cela peut introduire un comportement inattendu, entraver la flexibilité du code et aller à l'encontre du principe général d'immuabilité prôné dans la programmation Pythonique.

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!