Bilakah Saya Perlu Menetapkan Keputusan Secara Eksplisit daripada Tugasan Berantai dalam Panda?

Tugasan Berantai Panda Diperjelaskan

Konsep tugasan berantai dalam Pandas boleh mengelirukan, terutamanya apabila menghadapi Amaran SettingWithCopy. Mari kita mendalami cara tingkah laku ini berfungsi dan kesan penggunaan .ix(), .iloc(), atau .loc().

Memahami Tugasan Berantai

Bila bekerja dengan tugasan berantai, adalah penting untuk menyedari bahawa tugasan itu berkemungkinan dilakukan pada salinan data, bukannya kerangka data asal. Ini boleh membawa kepada akibat yang tidak diingini, seperti membiarkan data tidak diubah suai.

Untuk mengelakkan isu ini, disyorkan untuk menyerahkan hasil operasi berantai kembali ke lajur asal secara eksplisit. Contohnya:

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

Di sini, kami mula-mula mengisi nilai yang tiada dengan min kumpulan, kemudian secara eksplisit menetapkan hasilnya kembali ke lajur "jumlah".

Penggunaan .ix (), .iloc(), dan .loc()

Penggunaan .ix(), .iloc(), dan .loc() tidak memberi kesan langsung kepada tugasan berantai. Kaedah ini digunakan untuk memilih data daripada DataFrame dan tidak menjejaskan cara tugasan berfungsi.

Mematikan Amaran

Jika anda pasti tugasan berantai tidak menyebabkan isu dalam kod anda, anda boleh melumpuhkan Amaran SettingWithCopy dengan menetapkan:

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

Positif Palsu

Perlu ambil perhatian bahawa amaran tugasan berantai kadangkala boleh palsu positif. Jika anda percaya perkara ini berlaku dalam kod anda, pertimbangkan dengan teliti sama ada terdapat risiko mencipta salinan yang tidak diingini semasa operasi berantai.

Kod Contoh

Untuk menggambarkan isu dengan tugasan berantai, pertimbangkan kod berikut:

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

Di sini, operasi inplace digunakan untuk mengemas kini lajur "jumlah" secara langsung. Walau bagaimanapun, jika min kumpulan adalah djenis yang berbeza daripada lajur asal, ini boleh mengakibatkan perubahan jenis data yang tidak diingini.

Kesimpulan

Memahami tugasan berantai boleh membantu anda mengelakkan kemungkinan perangkap dan pastikan kod Pandas anda beroperasi seperti yang diharapkan. Ingat untuk memberikan secara eksplisit hasil operasi berantai kembali ke lajur asal untuk mengelakkan salinan data yang tidak disengajakan. Walaupun anda boleh mematikan amaran, biasanya anda dinasihatkan untuk menyemak operasi berantai dengan teliti untuk mengelakkan tingkah laku yang tidak dijangka.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Saya Perlu Menetapkan Keputusan Secara Eksplisit daripada Tugasan Berantai dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!