Pandas 中的 inplace=True 真的值得冒险吗？

在 Pandas 中，Inplace = True 被认为是有害的吗？

简介：

概念Pandas 中的“就地修改”长期以来一直是争论的话题。在本文中，我们将探讨为什么 inplace = False 是 Pandas 中的默认行为、何时考虑切换到 inplace = True 以及与其使用相关的潜在风险。

为什么是 inplace = False 默认值？

Pandas 默认为 inplace = False 到：

• 保持一致性：无论操作如何，它都提供一致且可预测的行为或正在修改的对象。
• 安全：就地操作可能会导致意想不到的后果，特别是当修改的对象是较大 DataFrame 的视图或切片时。 inplace = False 可以避免这种风险。

何时更改为 inplace = True？

尽管存在潜在的陷阱，但 inplace = True 可能是有益的：

• 性能： 在极少数情况下，它可以通过避免不必要的复制来提高性能。然而，需要注意的是，大多数操作都会创建副本，而不管 inplace。
• 内存效率：修改大型 DataFrame 时，inplace = True 可以通过覆盖原始数据而不是创建副本来节省内存.

是否存在安全问题？

就地操作可能会带来潜在风险：

• 不当行为： 使用 inplace = True 时，某些操作可能会失败或表现不同。
• SettingWithCopyWarning: 将 inplace = True 应用于视图或切片时，Pandas 会触发警告，以指示可能出现意外行为.

提前知道是否会执行就地操作：

不幸的是，确定某个就地操作是否真正会执行并不总是那么简单-地方。但是，如果修改的对象是副本，则 inplace = True 将不起作用。

就地操作的优缺点

优点：

• 潜在的性能和内存优势。
• 在链接操作时可以提供更简洁的语法。

缺点：

• 可能导致意外的行为和错误。
• 阻碍方法链接。
• 增加SettingWithCopyWarning的风险。

结论:

虽然 inplace = True 在特定场景中可以提供优势，但由于潜在的风险和不一致，应谨慎对待其使用。通常建议开发人员通过遵守 inplace = False 的默认行为来优先考虑代码的可读性、可维护性和安全性。

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