Sind verkettete Aufgaben bei Pandas effizient?

Verkettete Zuweisungen in Pandas

Einführung

Verkettete Zuweisungen in Pandas, einer beliebten Datenbearbeitungsbibliothek, sind Operationen, die nacheinander an den Werten eines Datenrahmens ausgeführt werden. Dies kann zu Leistungsproblemen führen, wenn die Vorgänge nicht ordnungsgemäß ausgeführt werden.

Warnungen zu verketteten Zuweisungen

Pandas gibt SettingWithCopy-Warnungen aus, um auf mögliche Ineffizienzen bei verketteten Zuweisungen hinzuweisen. Die Warnungen machen Benutzer darauf aufmerksam, dass die Zuweisungen den ursprünglichen Datenrahmen möglicherweise nicht wie beabsichtigt aktualisieren.

Kopien und Referenzen

Wenn auf eine Pandas-Serie oder einen Datenrahmen verwiesen wird, wird eine Kopie zurückgegeben. Dies kann zu Fehlern führen, wenn das referenzierte Objekt nachträglich geändert wird. Beispielsweise verhält sich der folgende Code möglicherweise nicht wie erwartet:

<code class="python">data['amount'] = data['amount'].fillna(float)</code>

Die obige Zuweisung erstellt eine Kopie der data['amount']-Reihe, die dann aktualisiert wird. Dadurch wird verhindert, dass der ursprüngliche Datenrahmen aktualisiert wird.

Inplace-Operationen

Um die Erstellung unnötiger Kopien zu vermeiden, stellt Pandas Inplace-Operationen bereit, die mit .inplace(True) gekennzeichnet sind. Diese Vorgänge ändern den ursprünglichen Datenrahmen direkt:

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

Vorteile der Vermeidung verketteter Zuweisungen

Die Verwendung von Inplace-Vorgängen oder separaten Zuweisungen hat mehrere Vorteile:

• Verbessert die Leistung indem unnötiges Kopieren vermieden wird.
• Verbessert die Klarheit des Codes durch explizite Angabe von Datenänderungen.
• Ermöglicht die Verkettung mehrerer Vorgänge an Kopien, z. B.:

<code class="python">data['amount'] = data['amount'].fillna(mean_avg) * 2</code>

Schlussfolgerung

Das Verständnis verketteter Zuweisungen in Pandas ist entscheidend für die Optimierung der Codeeffizienz und die Vermeidung von Fehlern bei der Datenänderung. Durch die Einhaltung der in diesem Artikel beschriebenen empfohlenen Vorgehensweisen können Sie die Genauigkeit und Leistung Ihrer Pandas-Operationen sicherstellen.

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