Pandas의 `inplace=True`는 유해한 것으로 간주됩니까?

pandas에서는 inplace = True가 유해한 것으로 간주됩니까, 아니면 해로운 것으로 간주됩니까?

상충되는 결론에 대한 이전 논의에도 불구하고 inplace = True는 팬더에서는 해로운 것으로 간주됩니다. 향후 지원 중단 계획이 진행 중입니다.

inplace = False가 기본 동작인 이유는 무엇인가요?

여러 가지 장점을 제공합니다.

• 연결된 작업: 다음과 같은 메소드 연결을 가능하게 합니다. df.dropna().rename().sum()은 명확성을 제공하고 잠재적으로 실행 순서를 최적화합니다.
• 안전성과 명확성: Inplace 수정은 호출 시 SettingWithCopyWarning을 발생시키고 예측할 수 없는 동작을 나타낼 수 있습니다. DataFrame 열. inplace = False는 이러한 문제를 방지합니다.
• 예측 가능한 결과: Out-of-place 작업은 항상 새 DataFrame을 반환하여 일관성을 보장합니다.

inplace = True를 사용해야 합니까?

일반적인 단점에도 불구하고 inplace = True를 사용합니다. 특정 상황에서 유용할 수 있습니다:

• 향상된 메모리 사용량: 어떤 경우에는 연결된 작업에 비해 메모리 소비를 줄일 수 있습니다.

인플레이스=본격적인 작전이 실제로 이뤄질지 예상할 수 있는가 in-place?

아니요, 보장할 수 없습니다. pandas는 여전히 백그라운드에서 복사본을 만들고 나중에 참조를 다시 할당할 수 있습니다.

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