Pandas の「inplace=True」は有害だと考えられますか?

パンダでは、inplace = True は有害であると考えられますか?

矛盾した結論を伴う以前の議論にもかかわらず、inplace = True は有害であると考えられます。パンダにとっては有害であると考えられています。将来の非推奨に向けた計画が進行中です。

デフォルトの動作が inplace = False なのはなぜですか?

これにはいくつかの利点があります。

• 連鎖操作: 次のようなメソッド連鎖を有効にします。 df.dropna().rename().sum() は、明確さを提供し、実行順序を最適化する可能性があります。
• 安全性と明確さ: インプレース変更により、SettingWithCopyWarning が発生し、呼び出されたときに予測できない動作が発生する可能性があります。データフレーム列。 inplace = False は、これらの問題を回避します。
• 予測可能な結果: アウトオブプレイス操作は常に新しい DataFrame を返し、一貫性を確保します。

inplace = True を使用する必要がありますか?

一般的な欠点にもかかわらず、inplace = True は特定の状況で役立つ場合があります:

• メモリ使用量の改善: 場合によっては、連鎖操作と比較してメモリ消費を削減できます。

inplace = True 操作が本当に実行されるかどうかを予測できますか?

いいえ、保証できません。パンダは依然としてバックグラウンドでコピーを作成し、後で参照を再割り当てする可能性があります。

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