Pandas 中的 inplace=True 真的值得冒險嗎？

在 Pandas 中，Inplace = True 被認為是有害的嗎？

簡介：

概念Pandas 中的「就地修改」長期以來一直是爭論的話題。在本文中，我們將探討為什麼 inplace = False 是 Pandas 中的預設行為、何時考慮切換到 inplace = True 以及與其使用相關的潛在風險。

為什麼是 inplace =預設為 False？

Pandas 預設為inplace = False到：

• 保持一致性：無論操作或修改物件如何，它都提供一致且可預測的行為。
• 安全：就地操作可能會導致意想不到的後果，特別是當修改的物件是較大 DataFrame 的視圖或切片時。 inplace = False 可以避免這種風險。

何時改為 inplace = True？

儘管存在潛在的陷阱，但inplace = True 可能是有益的：

• 性能：在極少數情況下，它可以通過避免不必要的複製來提高效能。然而，需要注意的是，大多數操作都會建立副本，而不管 inplace。
• 記憶體效率：修改大型DataFrame 時，inplace = True 可以透過覆蓋原始資料而不是建立副本來節省記憶體.

安全嗎問題？

就地操作可能會帶來潛在風險：

• 不當行為：某些操作可能會失敗或與inplace = True 的行為不同。
• SettingWithCopyWarning: 當視圖或切片就地應用 = True 時，Pandas 會觸發警告以指示潛在的意外行為。

提前知道是否將執行就地操作：

不幸的是，它是確定某個就地操作是否真正就地執行並不總是那麼簡單。但是，如果修改的物件是副本，則 inplace = True 將無法運作。

就地操作的優缺點

優點：

• 潛在的表現和記憶優勢。
• 可以在連結操作時提供更簡潔的語法。

缺點：

• 可能導致意外的行為和錯誤。
• 阻礙方法連結。
• 增加了風險SettingsWithCopyWarning。

結論：

雖然 inplace = True 在特定場景中可以提供優勢，但由於潛在的風險和不一致，應謹慎對待其使用。通常建議開發人員透過遵守 inplace = False 的預設行為來優先考慮程式碼的可讀性、可維護性和安全性。

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