pandas 中的 `inplace=True` 有害嗎？

在pandas中，inplace = True被認為是有害的，還是沒有？

總之，是的，inplace = True被認為是有害的對大熊貓有害。此 GitHub 問題明確建議在不久的將來在 api 範圍內棄用 inplace 參數。以下是一些原因：

• 無論如何都會建立副本：與它的名稱相反，inplace = True 通常不會阻止建立副本。它（幾乎）從不提供任何性能優勢。大多數就地和異地版本的方法都會建立資料的副本，而就地版本會自動將副本分配回來。
• 阻礙方法連結： Inplace = True 也會阻礙方法連結。比較以下的工作：

result = df.some_function1().reset_index().some_function2()

相對於：

temp = df.some_function1()
temp.reset_index(inplace=True)
result = temp.some_function2()

• 意外的陷阱：呼叫 inplace = True 可以觸發SetSetWting ，這可能會導致意外的行為：

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

此外，值得注意的是，pandas 操作預設為 inplace = False 是有原因的。這允許鍊式/函數式語法（例如，df.dropna().rename().sum()），避免昂貴的SettingWithCopy檢查，並在幕後提供一致的行為。

因此，通常建議避免使用 inplace = True 除非你有特定的需求。

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