Chez les pandas, Inplace = True est-il considéré comme nocif ?
Intro :
La notion La « modification sur place » dans Pandas est depuis longtemps un sujet de débat. Dans cet article, nous explorerons les raisons pour lesquelles inplace = False est le comportement par défaut dans Pandas, quand envisager de passer à inplace = True et les risques potentiels associés à son utilisation.
Pourquoi inplace = True False la valeur par défaut ?
Pandas par défaut est inplace = False to :
Quand passer à inplace = True ?
Malgré les pièges potentiels, inplace = True peut être bénéfique :
Est-ce un problème de sécurité ?
Les opérations sur place peuvent introduire des risques potentiels :
Savoir à l'avance si une opération sur place sera exécutée :
Malheureusement, il n'est pas toujours simple de déterminer si une certaine opération sur place sera réellement effectuée dans -lieu. Cependant, si l'objet modifié est une copie, inplace = True n'aura aucun effet.
Avantages et inconvénients des opérations sur place
Avantages :
Inconvénients :
Conclusion :
Bien que inplace = True puisse offrir des avantages dans des scénarios spécifiques, son utilisation doit être abordée avec prudence en raison des risques potentiels et des incohérences. Il est généralement conseillé aux développeurs de donner la priorité à la lisibilité, à la maintenabilité et à la sécurité du code en adhérant au comportement par défaut de inplace = False.
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