Pandas에서 `inplace=True`를 사용하는 것이 유해합니까, 아니면 이점이 있습니까?

In pandas, is inplace = True가 해로운 것으로 간주되는지, 아닌지?

자세한 내용을 살펴보기 전에 왜 inplace인지 이해해 보겠습니다. = False는 기본 동작입니다. pandas:

• 예측 가능성 및 일관성: inplace = False를 기본값으로 설정함으로써 pandas는 inplace 여부에 관계없이 모든 작업에서 예측 가능하고 일관된 동작을 보장합니다.
• 예기치 않은 덮어쓰기 방지: inplace = False인 경우 수행되는 모든 작업 DataFrame에서 새 개체를 생성하여 실수로 원본 데이터를 덮어쓰는 것을 방지합니다.
• 메서드 체이닝 지원: inplace = False는 여러 작업을 편리하고 직관적으로 수행할 수 있는 메서드 체이닝을 허용합니다. 중간 변수 할당 없이 DataFrame에서 작업을 수행할 수 있습니다.

이제 특정 질문:

inplace를 True로 변경하는 것이 때때로 유익한 이유는 무엇입니까?

특정 시나리오에서는 inplace = True를 사용하면 약간의 성능 이점을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 대규모 데이터세트에 대한 작업을 수행할 때 데이터 복사본을 만드는 것은 메모리를 많이 사용할 수 있습니다. inplace = True를 사용하면 새 객체 생성을 피할 수 있어 시간과 메모리를 모두 절약할 수 있습니다.

inplace = True를 사용하는 것이 안전 문제인가요?

예, inplace = True는 실제로 안전 문제가 될 수 있습니다. inplace = True로 인해 작업이 실패하거나 예기치 않게 동작하는 경우 원본 DataFrame이 의도하지 않은 방식으로 수정될 수 있습니다.

inplace = True 작업이 실제로 수행되는지 미리 알 수 있습니까? -장소?

안타깝게도 수술이 현장에서 수행되는지 여부를 미리 결정할 방법이 없습니다. 이는 inplace = True가 지정된 경우에도 Pandas가 특정 작업을 외부에서 실행하도록 최적화할 수 있기 때문입니다.

결론:

inplace = True를 사용하는 동안 특정 시나리오에서는 일부 성능 이점을 제공하지만 잠재적인 위험과 제한 사항이 발생할 수도 있습니다. 따라서 일반적으로 Pandas 작업의 예측 가능성, 일관성 및 안전성을 보장하기 위해 inplace = False를 기본 동작으로 사용하는 것이 좋습니다.

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