就地轉換在 Pandas 中是一個好的實踐嗎？
在 Pandas 中使用 inplace=True 引發了激烈的爭論，雙方支持者和反對者都給出了不同的理由。然而，目前的共識傾向於認為它有害並主張棄用它。
譴責就地轉換的原因：
1。資料遺失的可能性：
與它的名稱相反，inplace=True 並不總是阻止建立副本。在某些場景下，尤其是在處理 DataFrame 列時，可能無法就地更新原始列，從而導致意想不到的後果。
2.阻礙方法連結：
就地操作使方法連結變得不可能，限制了程式碼的彈性和可讀性。這迫使開發人員求助於臨時變量，這可能會帶來不必要的複雜性。
3. SettingWithCopyWarning 與不一致的行為：
在 DataFrame 欄位上呼叫 inplace=True 可以觸發SettingWithCopyWarning。此警告表示正在 DataFrame 的副本上設定值，這可能會導致意外行為。
4.有限的性能優勢：
雖然經常出現提高性能的爭論，但基準測試表明，使用inplace=True 通常不會帶來顯著的性能提升。在大多數情況下，無論設定如何，都會建立副本。
規則的例外：
儘管有這些一般缺點，但還是有一些罕見的例外，其中 inplace=True可能會提供輕微的性能優勢。這些主要是由於不應依賴的實作細節造成的。
建議：
鑑於潛在的風險和有限的收益，強烈建議避免使用 inplace = 在 Pandas 代碼中為 True。它可能會引入意想不到的行為，阻礙程式碼靈活性，並違反 Pythonic 程式設計中提倡的不變性一般原則。
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