Pandas에서는 `inplace=True`를 사용해야 할까요?

Pandas에서 내부 변환이 좋은 방법인가요?

Pandas에서 inplace=True를 사용하면 두 가지 모두 열띤 논쟁이 촉발되었습니다. 지지자와 반대자는 다양한 이유를 든다. 그러나 현재의 합의는 유해하다고 간주하고 더 이상 사용하지 않는 것을 옹호하는 쪽으로 기울어져 있습니다.

내부 변환을 비난하는 이유:

1. 데이터 손실 가능성:

이름과 달리 inplace=True가 항상 복사본 생성을 방지하는 것은 아닙니다. 특정 시나리오, 특히 DataFrame 열을 처리할 때 원래 열을 그 자리에서 업데이트하지 못해 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다.

2. 방해받는 메서드 체이닝:

내부 작업으로 인해 메서드 체이닝이 불가능해지고 코드의 유연성과 가독성이 제한됩니다. 이로 인해 개발자는 불필요한 복잡성을 초래할 수 있는 임시 변수에 의존하게 됩니다.

3. SettingWithCopyWarning 및 일관성 없는 동작:

DataFrame 열에서 inplace=True를 호출하면 SettingWithCopyWarning이 트리거될 수 있습니다. 이 경고는 DataFrame 복사본에 값이 설정되어 예기치 않은 동작이 발생할 수 있음을 나타냅니다.

4. 제한된 성능 이점:

성능 향상에 대한 주장이 자주 제기되는 반면, 벤치마크에 따르면 inplace=True를 사용해도 상당한 성능 향상이 없는 경우가 많습니다. 대부분의 경우 설정에 관계없이 복사본이 생성됩니다.

규칙 예외:

이러한 일반적인 단점에도 불구하고 inplace=True인 경우 몇 가지 드문 예외가 있습니다. 약간의 성능 이점을 제공할 수 있습니다. 이는 주로 의존해서는 안 되는 구현 세부 사항 때문입니다.

권장 사항:

잠재적인 위험과 제한된 이점을 고려하면 inplace 사용을 피하는 것이 좋습니다. =Pandas 코드에서는 True입니다. 예기치 않은 동작이 발생하고 코드 유연성이 저해되며 Python 프로그래밍에서 옹호되는 불변성의 일반 원칙에 위배될 수 있습니다.

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