Pandas에서는 Inplace = True가 유해한 것으로 간주됩니까?

소개:

개념 Pandas의 "inplace 수정"은 오랫동안 논쟁의 주제였습니다. 이 문서에서는 inplace = False가 Pandas의 기본 동작인 이유, inplace = True로 전환하는 것을 고려할 때, 그리고 그 사용과 관련된 잠재적인 위험을 살펴보겠습니다.

왜 inplace =인가요? 기본값을 거짓으로 설정하시겠습니까?

Pandas 기본값은 inplace = False:

• 유지 일관성: 수정되는 작업이나 개체에 관계없이 일관되고 예측 가능한 동작을 제공합니다.
• 안전: Inplace 작업은 특히 수정된 개체가 다음과 같은 경우 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 더 큰 DataFrame의 보기 또는 조각. inplace = False는 이러한 위험을 방지합니다.

inplace = True로 변경해야 하는 경우는 언제입니까?

잠재적인 함정에도 불구하고 inplace = True가 도움이 될 수 있습니다.

• 성능: 드문 경우지만 불필요한 복사를 방지하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 대부분의 작업은 inplace에 관계없이 복사본을 생성한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
• 메모리 효율성: 대규모 DataFrame을 수정할 때 inplace = True는 복사본을 만드는 대신 원본을 덮어써서 메모리를 절약할 수 있습니다. .

안전 문제인가요?

Inplace 운영 잠재적 위험이 발생할 수 있습니다:

• 오작동: inplace = True인 경우 특정 작업이 실패하거나 다르게 동작할 수 있습니다.
• SettingWithCopyWarning: 적용 시 inplace = 뷰 또는 슬라이스에 대해 Pandas는 예상치 못한 가능성을 나타내는 경고를 트리거합니다. 동작.

내부 작업이 실행될지 미리 알기:

안타깝게도 특정 내부 작업이 실제로 수행되는지 여부를 결정하는 것이 항상 간단한 것은 아닙니다. 제자리에. 그러나 수정된 ​​개체가 복사본인 경우 inplace = True는 효과가 없습니다.

Inplace 작업의 장점과 단점

장점:

• 잠재적인 성능 및 메모리 이점.
• 체이닝 시 더 간결한 구문을 제공할 수 있습니다. 작업.

단점:

• 예기치 않은 동작과 오류가 발생할 수 있습니다.
• 메서드 체이닝을 방해합니다.
• 위험이 증가합니다. SettingWithCopyWarning.

결론:

inplace = True는 특정 시나리오에서 이점을 제공하지만 잠재적인 위험과 불일치로 인해 사용법에 신중하게 접근해야 합니다. 개발자는 일반적으로 inplace = False의 기본 동작을 준수하여 코드 가독성, 유지 관리 용이성 및 안전성을 우선시하는 것이 좋습니다.