你应该在 Pandas 中使用 `inplace=True` 吗？

就地转换在 Pandas 中是一个好的实践吗？

在 Pandas 中使用 inplace=True 引发了激烈的争论，双方支持者和反对者都给出了不同的理由。然而，目前的共识倾向于认为它有害并主张弃用它。

谴责就地转型的原因：

1。数据丢失的可能性：

与它的名称相反，inplace=True 并不总是阻止创建副本。在某些场景下，尤其是在处理 DataFrame 列时，可能无法就地更新原始列，从而导致意想不到的后果。

2.阻碍方法链接：

就地操作使方法链接变得不可能，限制了代码的灵活性和可读性。这迫使开发人员求助于临时变量，这可能会带来不必要的复杂性。

3. SettingWithCopyWarning 和不一致的行为：

在 DataFrame 列上调用 inplace=True 可以触发SettingWithCopyWarning。此警告表示正在 DataFrame 的副本上设置值，这可能会导致意外行为。

4.有限的性能优势：

虽然经常出现提高性能的争论，但基准测试表明，使用 inplace=True 通常不会带来显着的性能提升。在大多数情况下，无论设置如何，都会创建副本。

规则的例外：

尽管有这些一般缺点，但还是有一些罕见的例外，其中 inplace=True可能会提供轻微的性能优势。这些主要是由于不应依赖的实施细节造成的。

建议：

鉴于潜在的风险和有限的收益，强烈建议避免使用 inplace = 在 Pandas 代码中为 True。它可能会引入意想不到的行为，阻碍代码灵活性，并违背 Pythonic 编程中提倡的不变性一般原则。

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