[파이썬] inplace 사용법

파이썬에서 inplace는 기존의 데이터를 직접 수정하거나 대체하는 것을 의미한다. 즉, inplace 옵션을 사용하면 변수의 값이 직접 변경된다. 이것은 일반적으로 복사본을 만드는 대신 메모리를 더 효율적으로 사용하고 코드를 더 간결하게 만드는 데 사용된다.

 

예를 들어, 리스트에서 특정 값을 삭제하려면 remove() 메서드를 사용할 수 있다. 그러나 remove()는 리스트의 복사본을 만들어서 값을 삭제하고 새로운 리스트를 반환한다. 이 때 inplace=True 옵션을 사용하면 메모리를 더 효율적으로 사용하면서 기존의 리스트를 직접 수정할 수 있다.

 

하지만 inplace 옵션을 사용할 때 주의해야 할 점이 있다. 기존의 데이터가 변경되기 때문에 예기치 않은 결과가 발생할 수 있다. 따라서 inplace를 사용하기 전에 항상 변수의 값을 확인하고, 필요한 경우에는 복사본을 만들어 작업해야 한다.

아래의 예제는 잘못된 inplace의 예이다.

# 예제 1. 잘못된 inplace 사용
df = df.rename(columns={df.columns[1]:'사유'}, inplace=True)
df = df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)

DataFrame의 rename() 메소드는 기본적으로 새로운 DataFrame을 반환하며, inplace=True 옵션을 사용하여 기존 DataFrame을 직접 수정할 수 있다. 따라서 코드에서 inplace=True를 사용하면 df 변수는 None 값이 된다. 그리고 이후에 df 변수를 사용하면 AttributeError가 발생한다.

# 예제 2. 올바른 inplace 사용
df.rename(columns={df.columns[1]:'사유'}, inplace=True)
df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)

예제 2는 올바르게 사용한 예다. 이미 rename()이 새로운 객체를 반환하고 있으니 'df='을 앞에 추가할 필요가 없다.

 

아래는 inplace를 아예 쓰지 않는 경우이다. inplace를 사용한 것과 동일한 기능을 가진다.

# 예제 3. inplace 사용하지 않는 코드
df = df.rename(columns={df.columns[1]:'사유'})
df = df.dropna(axis='index', how='all')

실제로 이 코드에서는 두 가지 방법 모두 같은 결과를 생성한다. 그러나 일반적으로 메모리 사용과 코드 가독성 측면에서 더 좋은 방법을 선택해야 한다.

첫째로, inplace=True를 사용하면 원래 DataFrame이 변경되기 때문에 메모리를 더 효율적으로 사용한다. 새로운 DataFrame을 생성하지 않기 때문이다. 그러나, inplace=True를 사용하면 다시 되돌릴 수 없는 결과가 된다. 그래서 DataFrame을 변경하기 전에 원본 DataFrame을 백업하거나 복제해야 한다.

둘째로, inplace=False (또는 생략된 경우)를 사용하면 원래 DataFrame을 변경하지 않으므로, DataFrame의 복사본을 반환한다. 이 방법은 원본 데이터를 보호하는 데 도움이 된다. 그러나, 메모리를 더 사용하게 되므로, 데이터 크기가 큰 경우 메모리 부족 문제가 발생할 수 있다.

따라서, 일반적으로 DataFrame 크기와 메모리 사용 등의 요인에 따라 더 적절한 방법을 선택해야 한다.