在 pandas 中使用 `inplace=True` 有害还是有好处？

在 pandas 中，is inplace = True 是否被认为是有害的？

在深入研究细节之前，让我们先了解一下为什么 inplace = False 是默认行为pandas:

• 可预测性和一致性：通过默认 inplace = False，pandas 确保所有操作的可预测和一致的行为，无论它们是否就地。
• 避免意外覆盖： 当 inplace = False 时，执行任何操作在 DataFrame 上创建一个新对象，防止意外覆盖原始数据。
• 支持方法链接： inplace = False 允许方法链接，这提供了一种方便直观的方式来执行多个对 DataFrame 进行操作，无需中间变量赋值。

现在，解决特定问题问题：

为什么有时将 inplace 更改为 True 是有益的？

在某些情况下，使用 inplace = True 可以提供一些小的性能优势。例如，在对大型数据集执行操作时，创建数据副本可能会占用大量内存。通过使用inplace = True，可以避免创建新对象，这样既节省时间又节省内存。

使用inplace = True有安全问题吗？

是的，inplace = True确实可能是一个安全问题。如果由于 inplace = True 导致操作失败或表现异常，则原始 DataFrame 可能会被意外修改。

你能提前知道 inplace = True 操作是否会真正执行吗-place?

不幸的是，没有办法提前确定操作是否会就地执行。这是因为即使指定了 inplace = True，pandas 也可能会优化某些操作以异地运行。

结论：

虽然使用 inplace = True 可能在特定场景中提供一些性能优势的同时，它也会带来潜在的风险和限制。因此，通常建议使用 inplace = False 作为默认行为，以确保 pandas 操作的可预测性、一致性和安全性。

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