Pandas에서 체인 할당이 효율적인가요?

Pandas의 연결 할당

소개

인기 데이터 조작 라이브러리인 Pandas의 연결 할당은 데이터 프레임의 값에 대해 연속적으로 수행되는 작업입니다. 작업이 제대로 처리되지 않으면 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

연결된 할당 경고

Pandas는 연결 할당의 잠재적인 비효율성을 나타내기 위해 SettingWithCopy 경고를 발행합니다. 경고는 할당이 원래 데이터 프레임을 의도한 대로 업데이트하지 않을 수 있음을 사용자에게 경고합니다.

사본 및 참조

Pandas 시리즈 또는 데이터 프레임이 참조되면 복사본이 반환됩니다. 참조된 개체가 이후에 수정되면 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.

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

위 할당은 data['amount'] 시리즈의 복사본을 생성한 다음 업데이트됩니다. 이렇게 하면 원본 데이터 프레임이 업데이트되는 것을 방지할 수 있습니다.

Inplace 작업

불필요한 복사본 생성을 방지하기 위해 Pandas는 .inplace(True)로 표시되는 inplace 작업을 제공합니다. 이러한 작업은 원본 데이터 프레임을 직접 수정합니다.

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

연결 할당 방지의 이점

내부 작업 또는 별도 할당을 사용하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

• 성능 향상 불필요한 복사를 방지합니다.
• 데이터 수정을 명시적으로 표시하여 코드 명확성을 향상합니다.
• 복사본에서 여러 작업을 연결할 수 있습니다. 예:

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

결론

Pandas의 체인 할당을 이해하는 것은 코드 효율성을 최적화하고 데이터 수정 오류를 방지하는 데 중요합니다. 이 문서에 설명된 권장 사례를 준수하면 Pandas 작업의 정확성과 성능을 보장할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas에서 체인 할당이 효율적인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!