Pandas では「inplace=True」を使用する必要がありますか?

Pandas ではインプレース変換は良い習慣ですか?

Pandas での inplace=True の使用は、激しい議論を引き起こしました。賛成派も反対派もさまざまな理由を挙げています。しかし、現在のコンセンサスは、それが有害であると考え、非推奨を支持する方向に傾いています。

インプレース変換を非難する理由:

1.データ損失の可能性:

その名前に反して、inplace=True は常にコピーの作成を防ぐわけではありません。特定のシナリオでは、特に DataFrame 列を処理する場合、元の列をその場で更新できず、意図しない結果が生じる可能性があります。

2.妨げられたメソッド チェーン:

インプレース操作によりメソッド チェーンが不可能になり、コードの柔軟性と可読性が制限されます。これにより、開発者は一時変数に頼らざるを得なくなり、不必要な複雑さが生じる可能性があります。

3. SettingWithCopyWarning と一貫性のない動作:

DataFrame 列で inplace=True を呼び出すと、SettingWithCopyWarning がトリガーされる可能性があります。この警告は、DataFrame のコピーに値が設定されているため、予期しない動作が発生する可能性があることを示します。

4.限られたパフォーマンスの利点:

パフォーマンスの向上についての議論がよく起こりますが、ベンチマークでは、inplace=True を使用してもパフォーマンスが大幅に向上しないことが多いことが示されています。ほとんどの場合、設定に関係なくコピーが作成されます。

ルールの例外:

これらの一般的な欠点にもかかわらず、inplace=True の場合のまれな例外がいくつかあります。パフォーマンスがわずかに向上する可能性があります。これらは主に、依存すべきではない実装の詳細によるものです。

推奨事項:

潜在的なリスクと限られた利点を考慮して、インプレースでの使用を避けることを強くお勧めします。 =Pandas コードでは True。これにより、予期しない動作が発生し、コードの柔軟性が妨げられ、Python プログラミングで提唱されている不変性の一般原則に反する可能性があります。

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