pandas 中的 `inplace=True` 有害吗？

在pandas中，inplace = True被认为是有害的，还是没有？

总之，是的，inplace = True被认为是有害的对大熊猫有害。此 GitHub 问题明确建议在不久的将来在 api 范围内弃用 inplace 参数。以下是一些原因：

• 无论如何都会创建副本：与它的名称相反，inplace = True 通常不会阻止创建副本。它（几乎）从不提供任何性能优势。大多数就地和异地版本的方法都会创建数据的副本，而就地版本会自动将副本分配回来。
• 阻碍方法链接： Inplace = True 也会阻碍方法链接。比较以下的工作：

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

相对于：

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

• 意外的陷阱：调用 inplace = True 可以触发SettingWithCopyWarning ，这可能会导致意外的行为：

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 操作默认为 inplace = False 是有原因的。这允许链式/函数式语法（例如，df.dropna().rename().sum()），避免昂贵的SettingWithCopy检查，并在幕后提供一致的行为。

因此，通常建议避免使用 inplace = True 除非你有特定的需要。

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