Pandas에서 inplace=True가 실제로 위험을 감수할 가치가 있나요?

Pandas에서는 Inplace = True가 해로운 것으로 간주됩니까?

소개:

개념 Pandas의 "inplace 수정"은 오랫동안 논쟁의 주제였습니다. 이 기사에서는 inplace = False가 Pandas의 기본 동작인 이유, inplace = True로 전환하는 것을 고려할 때, 그리고 그 사용과 관련된 잠재적인 위험을 살펴보겠습니다.

inplace =가 왜 인가? 기본값이 False인가요?

Pandas의 기본값은 inplace = False입니다. 대상:

• 일관성 유지: 작업이나 수정되는 개체에 관계없이 일관되고 예측 가능한 동작을 제공합니다.
• 안전: Inplace 작업은 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 특히 수정된 개체가 더 큰 DataFrame의 뷰 또는 조각인 경우 더욱 그렇습니다. inplace = False는 이러한 위험을 방지합니다.

언제 inplace = True로 변경해야 합니까?

잠재적인 함정에도 불구하고 inplace = True가 도움이 될 수 있습니다.

• 성능: 드물게 성능이 향상될 수 있음 불필요한 복사를 방지하여 성능을 향상시킵니다. 그러나 대부분의 작업은 inplace에 관계없이 복사본을 생성한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
• 메모리 효율성: 대규모 DataFrame을 수정할 때 inplace = True는 복사본을 만드는 대신 원본을 덮어써서 메모리를 절약할 수 있습니다. .

안전인가요 문제가 있습니까?

Inplace 작업은 잠재적인 위험을 초래할 수 있습니다.

• 잘못된 동작: inplace = True인 경우 특정 작업이 실패하거나 다르게 동작할 수 있습니다.
• SettingWithCopyWarning: inplace = True를 적용하는 경우 보기 또는 슬라이스할 때 Pandas는 예상치 못한 동작의 가능성을 나타내는 경고를 트리거합니다.

Inplace 작업이 실행될지 미리 아는 방법:

안타깝게도 특정 내부 작업이 실제로 내부에서 수행되는지 여부를 결정하는 것이 항상 간단하지는 않습니다. 그러나 수정된 ​​개체가 복사본인 경우 inplace = True는 아무런 효과가 없습니다.

Inplace 작업의 장점과 단점

장점:

• 잠재적인 성과와 기억 이점.
• 연산을 연결할 때 더 간결한 구문을 제공할 수 있습니다.

단점:

• 예기치 않은 동작이 발생할 수 있으며 오류.
• 방해 방법 chaining.
• SettingWithCopyWarning의 위험이 증가합니다.

결론:

inplace = True는 특정 시나리오에서 이점을 제공할 수 있습니다. 잠재적인 위험과 불일치로 인해 신중하게 접근해야 합니다. 개발자는 일반적으로 inplace = False의 기본 동작을 준수하여 코드 가독성, 유지 관리 용이성 및 안전성을 우선시하는 것이 좋습니다.

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