就地轉換在 Pandas 中是一個好的實踐嗎?
在 Pandas 中使用 inplace=True 引發了激烈的爭論,雙方支持者和反對者都給出了不同的理由。然而,目前的共識傾向於認為它有害並主張棄用它。
譴責就地轉換的原因:
1。資料遺失的可能性:
與它的名稱相反,inplace=True 並不總是阻止建立副本。在某些場景下,尤其是在處理 DataFrame 列時,可能無法就地更新原始列,從而導致意想不到的後果。
2.阻礙方法連結:
就地操作使方法連結變得不可能,限制了程式碼的彈性和可讀性。這迫使開發人員求助於臨時變量,這可能會帶來不必要的複雜性。
3. SettingWithCopyWarning 與不一致的行為:
在 DataFrame 欄位上呼叫 inplace=True 可以觸發SettingWithCopyWarning。此警告表示正在 DataFrame 的副本上設定值,這可能會導致意外行為。
4.有限的性能優勢:
雖然經常出現提高性能的爭論,但基準測試表明,使用inplace=True 通常不會帶來顯著的性能提升。在大多數情況下,無論設定如何,都會建立副本。
規則的例外:
儘管有這些一般缺點,但還是有一些罕見的例外,其中 inplace=True可能會提供輕微的性能優勢。這些主要是由於不應依賴的實作細節造成的。
建議:
鑑於潛在的風險和有限的收益,強烈建議避免使用 inplace = 在 Pandas 代碼中為 True。它可能會引入意想不到的行為,阻礙程式碼靈活性,並違反 Pythonic 程式設計中提倡的不變性一般原則。
以上是你應該在 Pandas 中使用 `inplace=True` 嗎?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!