Em Pandas, Inplace = True é considerado prejudicial?
Introdução:
A noção da "modificação local" no Pandas tem sido um tópico de debate. Neste artigo, exploraremos os motivos pelos quais inplace = False é o comportamento padrão no Pandas, quando considerar mudar para inplace = True e os riscos potenciais associados ao seu uso.
Por que inplace = é Falso o padrão?
O padrão do Pandas é inplace = Falso para:
Quando mudar para inplace = True?
Apesar de possíveis armadilhas, inplace = True pode ser benéfico:
É um problema de segurança?
As operações locais podem apresentar potenciais riscos:
Saber com antecedência se a operação local for executada:
Infelizmente, nem sempre é fácil determinar se uma determinada operação local será realmente executada no local. No entanto, se o objeto modificado for uma cópia, inplace = True não terá efeito.
Prós e contras das operações inplace
Prós:
Contras:
Conclusão:
Embora inplace = True possa oferecer vantagens em cenários específicos, seu uso deve ser abordado com cautela devido a possíveis riscos e inconsistências. Os desenvolvedores geralmente são aconselhados a priorizar a legibilidade, manutenção e segurança do código, aderindo ao comportamento padrão de inplace = False.
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