Pandas では、Inplace = True は有害であると考えられますか?

紹介:

概念Pandas における「インプレース変更」については、長い間議論の的となってきました。この記事では、Pandas のデフォルト動作が inplace = False である理由、inplace = True への切り替えを検討するタイミング、およびその使用に関連する潜在的なリスクについて説明します。

inplace = である理由デフォルトは False?

Pandas のデフォルトは inplace = False to:

• 一貫性の維持: 変更される操作やオブジェクトに関係なく、一貫性のある予測可能な動作を提供します。
• 安全性:インプレース操作は、特に変更されたオブジェクトがより大きなデータフレームのビューまたはスライスである場合に、意図しない結果を招く可能性があります。 inplace = False はそのリスクを回避します。

いつ inplace = True に変更するべきですか?

潜在的な落とし穴にもかかわらず、inplace = True は有益な場合があります:

• パフォーマンス: まれに、不必要なコピーを回避することでパフォーマンスが向上することがあります。ただし、ほとんどの操作では inplace に関係なくコピーが作成されることに注意することが重要です。
• メモリ効率: 大きな DataFrame を変更する場合、inplace = True にすると、コピーを作成するのではなく元のデータを上書きすることでメモリを節約できます。 .

安全上の問題ですか?

インプレース操作では、次のような問題が発生する可能性があります。潜在的なリスクの導入:

• 不正動作: inplace = True では特定の操作が失敗するか、動作が異なる場合があります。
• SettingWithCopyWarning: インプレース適用時= ビューまたはスライスに忠実で、Pandas は予期せぬ事態の可能性を示す警告をトリガーします。動作。

インプレース操作が実行されるかどうかを事前に知る:

残念ながら、特定のインプレース操作が本当に実行されるかどうかを判断するのは必ずしも簡単ではありません。その場で。ただし、変更されたオブジェクトがコピーの場合、inplace = True は効果がありません。

インプレース操作の長所と短所

長所:

• パフォーマンスとメモリの潜在的な利点。
• 次の場合に、より簡潔な構文を提供できます。操作の連鎖。

短所:

• 予期しない動作やエラーが発生する可能性があります。
• メソッドの連鎖が妨げられます。
• 次のリスクが増加しますSetWithCopyWarning.

結論:

inplace = True は特定のシナリオで利点をもたらしますが、潜在的なリスクと矛盾のため、その使用には慎重に取り組む必要があります。開発者は通常、デフォルトの inplace = False の動作に従うことで、コードの読みやすさ、保守性、安全性を優先することをお勧めします。