Ist die Verwendung von „inplace=True' in Pandas schädlich oder gibt es Vorteile?

Wird inplace = True bei Pandas als schädlich angesehen oder nicht?

Bevor wir uns mit den Einzelheiten befassen, wollen wir verstehen, warum inplace = False ist das Standardverhalten in Pandas:

• Vorhersagbarkeit und Konsistenz: Durch die Standardeinstellung inplace = False stellt Pandas ein vorhersehbares und konsistentes Verhalten bei allen Vorgängen sicher, unabhängig davon, ob sie inplace sind oder nicht.
• Vermeidet unerwartete Überschreibungen: Wenn inplace = Falsch: Alle am DataFrame ausgeführten Vorgänge erstellen ein neues Objekt und verhindern so ein versehentliches Überschreiben des Originals data.
• Unterstützt Methodenverkettung: inplace = False ermöglicht die Methodenverkettung, die eine bequeme und intuitive Möglichkeit bietet, mehrere Vorgänge an einem DataFrame auszuführen, ohne dass Zwischenvariablenzuweisungen erforderlich sind.

Nun gehen wir auf die konkreten Fragen ein:

Warum ist es manchmal von Vorteil, den Arbeitsplatz zu wechseln? Stimmt?

In bestimmten Szenarien kann die Verwendung von inplace = True einige geringfügige Leistungsvorteile bieten. Wenn Sie beispielsweise Operationen an großen Datensätzen durchführen, kann das Erstellen einer Kopie der Daten speicherintensiv sein. Durch die Verwendung von inplace = True können Sie das Erstellen eines neuen Objekts vermeiden, was sowohl Zeit als auch Speicherplatz sparen kann.

Ist die Verwendung von inplace = True ein Sicherheitsproblem?

Ja, inplace = True kann tatsächlich ein Sicherheitsproblem sein. Wenn ein Vorgang aufgrund von inplace = True fehlschlägt oder sich unerwartet verhält, kann der ursprüngliche DataFrame auf unbeabsichtigte Weise geändert werden.

Können Sie im Voraus wissen, ob ein inplace = True-Vorgang tatsächlich ausgeführt wird? -Ort?

Leider gibt es keine Möglichkeit im Voraus zu bestimmen, ob eine Operation vor Ort durchgeführt wird oder nicht. Dies liegt daran, dass Pandas möglicherweise bestimmte Vorgänge so optimieren, dass sie fehl am Platz ausgeführt werden, selbst wenn inplace = True angegeben ist.

Schlussfolgerung:

Bei der Verwendung von inplace = True kann dies der Fall sein Obwohl sie in bestimmten Szenarien einige Leistungsvorteile bieten, können sie auch potenzielle Risiken und Einschränkungen mit sich bringen. Daher wird allgemein empfohlen, inplace = False als Standardverhalten zu verwenden, um Vorhersehbarkeit, Konsistenz und Sicherheit in Ihren Pandas-Operationen zu gewährleisten.

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