在 Pandas 中，Inplace = True 被認為是有害的嗎？

簡介：

概念Pandas 中的「就地修改」長期以來一直是爭論的話題。在本文中，我們將探討為什麼 inplace = False 是 Pandas 中的預設行為、何時考慮切換到 inplace = True 以及與其使用相關的潛在風險。

為什麼是 inplace =預設為 False？

Pandas 預設為inplace = False 為：

• 維護一致性： 無論操作如何，它都提供一致且可預測的行為或正在修改的對象。
• 安全： 就地操作可能會導致意想不到的後果，特別是當修改的物件是較大 DataFrame 的視圖或切片時。 inplace = False 避免了這種風險。

何時改為 inplace = True？

儘管存在潛在的陷阱，但inplace = True 可能是有益的：

• 性能： 在極少數情況下，它可以通過避免不必要的複製來提高效能。然而，需要注意的是，大多數操作都會建立副本，而不管 inplace。
• 內存效率： 修改大型DataFrame 時，inplace = True 可以透過覆蓋原始資料而不是建立副本來節省記憶體.

是否存在安全問題？

就地操作可能帶來潛在風險：

• 不當行為： 某些操作可能會失敗或與 inplace = True 不同。
• SettingWithCopyWarning: 將inplace = True 套用至檢視或切片時，Pandas 會觸發警告以指示可能出現意外行為.

事先知道是否會執行就地操作：

不幸的是，確定某個就地操作是否真正會執行並不總是那麼簡單-地方。但是，如果修改的物件是副本，inplace = True 將無法運作。

Inplace 操作的優缺點

優點:

• 潛在的效能與記憶體優勢。
• 連結操作時可以提供更簡潔的語法。

缺點：

• 可能導致意外的行為和錯誤。
• 阻礙方法連結。
• 增加SettingWithCopyWarning的風險。

結論:

雖然 inplace = True 在特定場景中可以提供優勢，但由於潛在的風險和不一致，應謹慎對待其使用。通常建議開發人員透過遵守 inplace = False 的預設行為來優先考慮程式碼的可讀性、可維護性和安全性。