L'utilisation de « inplace=True » dans les pandas est-elle nocive ou y a-t-il des avantages ?

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

Avant d'entrer dans les détails, comprenons pourquoi inplace = False est le comportement par défaut des pandas :

• Prévisibilité et Cohérence : En définissant par défaut sur inplace = False, les pandas garantissent un comportement prévisible et cohérent dans toutes les opérations, qu'elles soient en place ou non.
• Évite les écrasements inattendus : Lorsqu'en place = Faux : toutes les opérations effectuées sur le DataFrame créent un nouvel objet, empêchant ainsi les écrasements accidentels de l'original. data.
• Prend en charge le chaînage de méthodes : inplace = False permet le chaînage de méthodes, ce qui fournit un moyen pratique et intuitif d'effectuer plusieurs opérations sur un DataFrame sans avoir besoin d'affectations de variables intermédiaires.

Maintenant, abordons les questions spécifiques :

Pourquoi est-il parfois bénéfique de changer sur place pour True ?

Dans certains scénarios, l'utilisation de inplace = True peut offrir des avantages mineurs en termes de performances. Par exemple, lors de l'exécution d'opérations sur des ensembles de données volumineux, la création d'une copie des données peut être gourmande en mémoire. En utilisant inplace = True, vous pouvez éviter de créer un nouvel objet, ce qui peut économiser du temps et de la mémoire.

Est-ce un problème de sécurité d'utiliser inplace = True ?

Oui, inplace = True peut en effet être un problème de sécurité. Si une opération échoue ou se comporte de manière inattendue en raison de inplace = True, le DataFrame d'origine peut être modifié de manière involontaire.

Pouvez-vous savoir à l'avance si une opération inplace = True sera réellement effectuée dans -lieu ?

Malheureusement, il n'existe aucun moyen de déterminer à l'avance si une opération sera réalisée sur place ou non. En effet, les pandas peuvent optimiser certaines opérations pour qu'elles s'exécutent hors de propos, même si inplace = True est spécifié.

Conclusion :

Lors de l'utilisation de inplace = True peut offrent certains avantages en termes de performances dans des scénarios spécifiques, ils peuvent également introduire des risques et des limites potentiels. Par conséquent, il est généralement recommandé d'utiliser inplace = False comme comportement par défaut pour garantir la prévisibilité, la cohérence et la sécurité de vos opérations pandas.

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