Pandas で連鎖代入が問題になるのはどのような場合ですか?

Pandas の連鎖割り当てを理解する

はじめに:

Pandas を使用しているときに、ユーザーは次のような「SettingWithCopy」警告が表示されることがあります。データ構造に対する操作の動作に関する懸念が生じます。この記事は、.ix()、.iloc()、および .loc() の役割に特に注目しながら、Pandas における連鎖代入の概念とその影響を説明することを目的としています。

連鎖代入の説明

Pandas では、連鎖割り当てには、特定の列または要素に値を割り当てる DataFrame または Series に対して実行される一連の操作が含まれます。ただし、Series または DataFrame に値を直接割り当てると、コピーが作成される可能性があるため、予期しない動作が発生する可能性があります。

連鎖割り当ての検出

Pandas は、連鎖割り当てが疑われる場合に警告 (SettingWithCopyWarnings) を発行します。使用されている。これらの警告は、データのコピーが変更されて混乱を引き起こす可能性があるため、意図しない結果が生じる可能性についてユーザーに警告することを目的としています。

Chained における .ix()、.iloc()、および .loc() の影響割り当て

.ix()、.iloc()、または .loc() メソッドの選択は、連鎖割り当てに直接影響しません。これらのメソッドは主に行と列の選択に使用され、代入の動作には影響しません。

連鎖代入の結果

連鎖代入は、データのコピーが作成されるなど、予期しない結果を招く可能性があります。元のオブジェクトの代わりに変更されました。これにより混乱が生じ、変更の追跡やデータの正しい状態の特定が困難になる可能性があります。

連鎖的な割り当てと警告の回避

連鎖的な割り当てとその結果生じる警告を回避するには、次のことをお勧めします。元のオブジェクトではなく、データのコピーに対して操作を実行します。これにより、曖昧さなく変更が目的の場所に確実に適用されます。

連鎖割り当ての警告を無効にする

必要に応じて、ユーザーは「chained_assignment」オプションを「なし」に設定することで連鎖警告を無効にできます。 pd.set_option() を使用します。ただし、これらの警告は潜在的な問題を示す貴重な指標として機能するため、通常は無効にすることはお勧めできません。

連鎖割り当ての例

元のリクエストで提供されている例を考えてみましょう。

data['amount'] = data['amount'].astype(float)
data["amount"].fillna(data.groupby("num")["amount"].transform("mean"), inplace=True)
data["amount"].fillna(mean_avg, inplace=True)

この例では、最初の行は「amount」列に値を割り当てますが、コピーが作成される場合と作成されない場合があります。後続の行は「金額」列を操作しますが、これは元のデータではなくコピーである可能性があります。 「amount」列を直接変更するのではなく、fillna() 操作の結果を新しい列または変数に割り当てる方がより明示的です。

推奨コード

例が示されていますが、次のコードが推奨されます:

new_amount = data["amount"].fillna(data.groupby("num")["amount"].transform("mean"))
data["new_amount"] = new_amount.fillna(mean_avg)

以上がPandas で連鎖代入が問題にな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。