パンダで「inplace=True」を使用することは有害ですか、それとも利点はありますか?

パンダでは、inplace = True は有害であると考えられますか?

詳細を掘り下げる前に、なぜ inplace であるのかを理解しましょう= False がデフォルトの動作です。 pandas:

• 予測可能性と一貫性: デフォルトで inplace = False に設定すると、pandas は、インプレースであるかどうかに関係なく、すべての操作にわたって予測可能で一貫した動作を保証します。
• 予期しない上書きを回避します: inplace = の場合False、DataFrame で実行される操作はすべて新しいオブジェクトを作成し、元のデータが誤って上書きされることを防ぎます。
• メソッド チェーンのサポート: inplace = False によりメソッド チェーンが可能になり、便利なメソッド チェーンが提供されます。中間の変数割り当てを必要とせずに、DataFrame で複数の操作を実行する直感的な方法です。

次に、特定の操作に取り組みます。質問:

inplace を True に変更すると有益な場合があるのはなぜですか?

特定のシナリオでは、inplace = True を使用すると、パフォーマンスに若干の利点が得られる場合があります。たとえば、大規模なデータセットに対して操作を実行する場合、データのコピーを作成するとメモリが大量に消費される可能性があります。 inplace = True を使用すると、新しいオブジェクトの作成を回避でき、時間とメモリの両方を節約できます。

inplace = True を使用するのは安全上の問題ですか?

はい、inplace = True は確かに安全上の問題になる可能性があります。 inplace = True が原因で操作が失敗したり予期しない動作をした場合、元の DataFrame が意図しない方法で変更される可能性があります。

inplace = True 操作が本当に実行されるかどうかを事前に知ることができますか? -place?

残念ながら、操作がインプレースで実行されるかどうかを事前に判断する方法はありません。これは、inplace = True が指定されている場合でも、パンダは特定の操作を最適化してアウトオブプレイスで実行する可能性があるためです。

結論:

inplace = True を使用すると、特定のシナリオではパフォーマンス上の利点が得られますが、潜在的なリスクや制限が生じる可能性もあります。したがって、パンダ操作の予測可能性、一貫性、安全性を確保するために、デフォルトの動作として inplace = False を使用することを一般的に推奨します。

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