Wann sollte ich Ergebnisse aus verketteten Zuweisungen in Pandas explizit zuweisen?

Pandas verkettete Zuweisungen deutlich gemacht

Das Konzept der verketteten Zuweisungen in Pandas kann verwirrend sein, insbesondere wenn Sie auf SettingWithCopy-Warnungen stoßen. Sehen wir uns an, wie dieses Verhalten funktioniert und welche Auswirkungen die Verwendung von .ix(), .iloc() oder .loc() hat.

Verkettete Zuweisungen verstehen

Wann Bei der Arbeit mit verketteten Zuweisungen ist es wichtig zu erkennen, dass die Zuweisung wahrscheinlich auf einer Kopie der Daten und nicht auf dem ursprünglichen Datenrahmen erfolgt. Dies kann zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen, z. B. dazu, dass Daten unverändert bleiben.

Um dieses Problem zu vermeiden, wird empfohlen, das Ergebnis verketteter Vorgänge explizit wieder der ursprünglichen Spalte zuzuweisen. Zum Beispiel:

<code class="python">data["amount"] = data["amount"].fillna(data.groupby("num")["amount"].transform("mean"))</code>

Hier füllen wir zunächst fehlende Werte mit dem Gruppenmittelwert und weisen das Ergebnis dann explizit wieder der Spalte „Betrag“ zu.

Verwendung von .ix (), .iloc() und .loc()

Die Verwendung von .ix(), .iloc() und .loc() hat keinen direkten Einfluss auf verkettete Zuweisungen. Diese Methoden werden zum Auswählen von Daten aus einem DataFrame verwendet und haben keinen Einfluss auf das Verhalten von Zuweisungen.

Warnungen deaktivieren

Wenn Sie sicher sind, dass dies bei verketteten Zuweisungen nicht der Fall ist Probleme in Ihrem Code verursachen, können Sie die SettingWithCopy-Warnungen deaktivieren, indem Sie Folgendes festlegen:

<code class="python">pd.set_option('chained_assignment', None)</code>

False Positives

Es ist wichtig zu beachten, dass Warnungen zu verketteten Zuweisungen manchmal falsch sein können Positives. Wenn Sie glauben, dass dies in Ihrem Code der Fall ist, überlegen Sie sorgfältig, ob das Risiko besteht, dass bei verketteten Vorgängen unerwünschte Kopien erstellt werden.

Beispielcode

Zur Veranschaulichung des Problems Beachten Sie bei verketteten Zuweisungen den folgenden Code:

<code class="python">data['amount'].fillna(data.groupby("num")["amount"].transform("mean"), inplace=True)</code>

Hier wird die Inplace-Operation verwendet, um die Spalte „Betrag“ direkt zu aktualisieren. Wenn der Gruppenmittelwert jedoch ein anderer D-Typ als die ursprüngliche Spalte ist, kann dies zu unerwünschten Datentypänderungen führen.

Fazit

Das Verständnis verketteter Zuweisungen kann Ihnen dabei helfen, dies zu vermeiden Beseitigen Sie potenzielle Fallstricke und stellen Sie sicher, dass Ihr Pandas-Code wie erwartet funktioniert. Denken Sie daran, die Ergebnisse verketteter Vorgänge explizit wieder der ursprünglichen Spalte zuzuweisen, um versehentliche Datenkopien zu verhindern. Obwohl Sie Warnungen deaktivieren können, empfiehlt es sich im Allgemeinen, verkettete Vorgänge sorgfältig zu überprüfen, um unerwartetes Verhalten zu vermeiden.

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