在 pandas 使用 `inplace=True` 有害還是有好處?
在 pandas 中,is inplace = True 是否被認為是有害的?
在深入研究細節之前,讓我們先了解為什麼inplace = False 是預設行為pandas:
- 可預測性和一致性:透過預設inplace = False,pandas 確保所有操作的可預測和一致的行為,無論它們是否就地。
- 避免意外覆蓋: 當 inplace = False 時,執行任何操作在 DataFrame 上建立一個新對象,防止意外覆寫原始資料。
- 支援方法鏈接: inplace = False 允許方法鏈接,這提供了一種方便直觀的方式來執行多個對 DataFrame 進行操作,無需中間變量賦值。
現在,解決特定問題問題:
為什麼有時將 inplace 更改為 True 是有益的?
在某些情況下,使用 inplace = True 可以提供一些小的效能優勢。例如,在對大型資料集執行操作時,建立資料副本可能會佔用大量記憶體。使用inplace = True,可以避免建立新對象,這既節省時間又節省記憶體。
使用inplace = True有安全問題嗎?
是的,inplace = True確實可能是安全問題。如果因為 inplace = True 導致操作失敗或表現異常,則原始 DataFrame 可能會被意外修改。
你能事先知道 inplace = True 操作是否會真正執行嗎-place?
不幸的是,沒有辦法事先確定操作是否會就地執行。這是因為即使指定了 inplace = True,pandas 也可能會最佳化某些操作以異地運行。
結論:
雖然使用 inplace = True 可能在特定場景中提供一些性能優勢的同時,它也會帶來潛在的風險和限制。因此,通常建議使用 inplace = False 作為預設行為,以確保 pandas 操作的可預測性、一致性和安全性。
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