Pandas で連鎖割り当ての結果を明示的に割り当てる必要があるのはどのような場合ですか?

Pandas の連鎖代入の明確化

Pandas の連鎖代入の概念は、特に SetWithCopy 警告が発生した場合に混乱を招く可能性があります。この動作の仕組みと、.ix()、.iloc()、または .loc() の使用による影響について詳しく見てみましょう。

連鎖割り当てについて

チェーンされた割り当てを使用する場合、割り当ては元のデータフレームではなく、データのコピーに対して行われる可能性があることを認識することが重要です。これにより、データが変更されないままになるなど、意図しない結果が生じる可能性があります。

この問題を回避するには、連鎖操作の結果を元の列に明示的に割り当てることをお勧めします。例:

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

ここでは、最初に欠損値をグループ平均で埋めてから、その結果を明示的に「金額」列に割り当てます。

.ix の使用()、.iloc()、および .loc()

.ix()、.iloc()、および .loc() の使用は、連鎖割り当てに直接影響しません。これらのメソッドは DataFrame からデータを選択するために使用され、割り当ての動作には影響しません。

警告をオフにする

連鎖された割り当てが正しくないことが確実な場合コード内で問題が発生する場合は、次のように設定して、SettingWithCopy 警告を無効にできます。

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

False Positives

連鎖割り当ての警告は、場合によっては false になる可能性があることに注意してください。ポジティブ。コードにこれが当てはまると思われる場合は、連鎖操作中に不要なコピーが作成されるリスクがあるかどうかを慎重に検討してください。

サンプル コード

問題を説明するには連鎖割り当てを使用する場合は、次のコードを考慮してください。

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

ここでは、インプレース操作を使用して「amount」列を直接更新します。ただし、グループ平均が元の列とは異なる dtype である場合、望ましくないデータ型の変更が発生する可能性があります。

結論

連鎖代入を理解すると、これを回避できます。潜在的な落とし穴を回避し、Pandas コードが期待どおりに動作することを確認します。不用意なデータのコピーを防ぐために、連鎖操作の結果を必ず元の列に明示的に割り当ててください。警告をオフにすることもできますが、予期しない動作を避けるために、連鎖操作を注意深く確認することをお勧めします。

以上がPandas で連鎖割り当ての結果を明示的に割り当てる必要があるのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。