Pandas の inplace=True には本当にリスクを負う価値があるのでしょうか?

Pandas では、Inplace = True は有害であると考えられますか?

紹介:

概念Pandas における「インプレース変更」については、長い間議論の的となってきました。この記事では、inplace = False が Pandas のデフォルトの動作である理由、inplace = True への切り替えを検討するタイミング、およびその使用に関連する潜在的なリスクについて説明します。

なぜ inplace =デフォルトを False にしますか?

Pandas のデフォルトは inplace = False です:

• 一貫性の維持: 操作に関係なく、一貫性のある予測可能な動作を提供します。
• 安全性: インプレース操作は、特に変更されたオブジェクトがより大きな DataFrame のビューまたはスライスである場合、意図しない結果を招く可能性があります。 inplace = False はそのリスクを回避します。

いつ inplace = True に変更するべきですか?

潜在的な落とし穴にもかかわらず、inplace = True は有益な場合があります。

• パフォーマンス: まれに、不必要なコピーを回避することでパフォーマンスが向上することがあります。ただし、ほとんどの操作では inplace に関係なくコピーが作成されることに注意することが重要です。
• メモリ効率: 大きな DataFrame を変更する場合、inplace = True を使用すると、コピーを作成するのではなく元のデータを上書きすることでメモリを節約できます。 .

安全上の問題ですか?

インプレース操作は潜在的なリスクを引き起こす可能性があります:

• 不正行為: inplace = True では特定の操作が失敗したり、動作が異なる場合があります。
• SettingWithCopyWarning: inplace = True をビューまたはスライスに適用すると、Pandas は予期しない動作の可能性を示す警告をトリガーします。 .

インプレース操作が実行されるかどうかを事前に知る:

残念ながら、特定のインプレース操作が本当に実行されるかどうかを判断するのは必ずしも簡単ではありません。 -場所。ただし、変更されたオブジェクトがコピーの場合、inplace = True は効果がありません。

インプレース操作の長所と短所

長所:

• パフォーマンスとメモリの潜在的な利点。
• 操作を連鎖するときに、より簡潔な構文を提供できます。

短所:

• 予期しない動作やエラーが発生する可能性があります。
• メソッドの連鎖を妨げます。
• SettingWithCopyWarning のリスクが増加します。

結論:

inplace = True は特定のシナリオで利点をもたらしますが、潜在的なリスクと矛盾があるため、その使用には慎重に取り組む必要があります。開発者は通常、デフォルトの inplace = False の動作を遵守し、コードの可読性、保守性、安全性を優先することをお勧めします。

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