팬더의 `inplace=True`는 유해합니까?
pandas에서는 is inplace = True가 유해한 것으로 간주됩니까, 아니면 아닌가?
간단히 말하면 yes, inplace = True로 간주됩니다. 팬더에게 해롭다. 이 GitHub 문제는 가까운 장래에 API 전체에서 inplace 인수를 더 이상 사용하지 않을 것을 명시적으로 제안합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
- 어차피 복사본이 생성되는 경우가 많습니다: 이름과 달리 inplace = True는 복사본 생성을 막지 않는 경우가 많습니다. (거의) 어떠한 성능 이점도 제공하지 않습니다. 대부분의 내부 버전과 외부 버전의 메서드는 상관없이 데이터 복사본을 생성하며 내부 버전은 자동으로 복사본을 다시 할당합니다.
- 메서드 연결 방해: Inplace = True는 메소드 체이닝을 방해합니다. 작업 비교:
result = df.some_function1().reset_index().some_function2()
반대:
temp = df.some_function1() temp.reset_index(inplace=True) result = temp.some_function2()
- 의도하지 않은 함정: inplace = True를 호출하면 SettingWithCopyWarning이 발생할 수 있습니다. , 예상치 못한 결과가 발생할 수 있음 동작:
df = pd.DataFrame({'a': [3, 2, 1], 'b': ['x', 'y', 'z']}) df2 = df[df['a'] > 1] df2['b'].replace({'x': 'abc'}, inplace=True) # SettingWithCopyWarning: # A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
또한 Pandas 작업의 기본값이 inplace = False인 이유도 주목할 가치가 있습니다. 이를 통해 연결/기능적 구문(예: df.dropna().rename().sum())이 가능하고 값비싼 SetWithCopy 검사를 방지하며 배후에서 일관된 동작을 제공합니다.
따라서 일반적으로 다음을 수행하는 것이 좋습니다. 특별히 필요한 경우가 아니면 inplace = True를 사용하지 마세요.
위 내용은 팬더의 `inplace=True`는 유해합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
