pandas에서는 is inplace = True가 유해한 것으로 간주됩니까, 아니면 아닌가?
간단히 말하면 yes, inplace = True로 간주됩니다. 팬더에게 해롭다. 이 GitHub 문제는 가까운 장래에 API 전체에서 inplace 인수를 더 이상 사용하지 않을 것을 명시적으로 제안합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
- 어차피 복사본이 생성되는 경우가 많습니다: 이름과 달리 inplace = True는 복사본 생성을 막지 않는 경우가 많습니다. (거의) 어떠한 성능 이점도 제공하지 않습니다. 대부분의 내부 버전과 외부 버전의 메서드는 상관없이 데이터 복사본을 생성하며 내부 버전은 자동으로 복사본을 다시 할당합니다.
- 메서드 연결 방해: Inplace = True는 메소드 체이닝을 방해합니다. 작업 비교:
result = df.some_function1().reset_index().some_function2()
반대:
temp = df.some_function1() temp.reset_index(inplace=True) result = temp.some_function2()
- 의도하지 않은 함정: inplace = True를 호출하면 SettingWithCopyWarning이 발생할 수 있습니다. , 예상치 못한 결과가 발생할 수 있음 동작:
df = pd.DataFrame({'a': [3, 2, 1], 'b': ['x', 'y', 'z']}) df2 = df[df['a'] > 1] df2['b'].replace({'x': 'abc'}, inplace=True) # SettingWithCopyWarning: # A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
또한 Pandas 작업의 기본값이 inplace = False인 이유도 주목할 가치가 있습니다. 이를 통해 연결/기능적 구문(예: df.dropna().rename().sum())이 가능하고 값비싼 SetWithCopy 검사를 방지하며 배후에서 일관된 동작을 제공합니다.
따라서 일반적으로 다음을 수행하는 것이 좋습니다. 특별히 필요한 경우가 아니면 inplace = True를 사용하지 마세요.
위 내용은 팬더의 `inplace=True`는 유해합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

예, youcanconcatenatelistsusingaloopinpython.1) useeparateloopsforeachlisttoAppenditemStoAresultlist.2) USEANESTEDLOOPTOINTERATEREATERVUNTIPLELISTSFORAMORECOCISOPPOACH.3) ApplyDingConcatenation, likefilterningevennumbers

themostefficientmethodsforconcatenatinglistsinpythonare : 1) theextend () methodforin-placemodification, 2) itertools.chain () formemoryefficiencywithlargedatasets.theextend () methodModifiestHeoriginAllist, MakingItMemory-effectrequiretcautionsucution

Pythonloopsincludeforandforandwhilleoops, withforloopsidealfor and with with with withlopsidealforcections and whileleloopsforcondition basedrepetition.bestpracticesinvolve : 1) 사용 listcomprehensionsforsimpletransformations, 2) forindex-valuepairs, 3) optingforrangeoverlistsformemor를 사용합니다

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability


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