我什麼時候應該明確分配 Pandas 中鍊式分配的結果？

Pandas 鍊式賦值變得清晰

Pandas 中鍊式賦值的概念可能會令人困惑，特別是在遇到SettingWithCopy警告時。讓我們深入研究一下這種行為的工作原理以及使用 .ix()、.iloc() 或 .loc() 的影響。

了解鍊式分配

何時使用鍊式分配時，重要的是要認識到分配可能是在資料的副本上完成的，而不是在原始資料幀上完成的。這可能會導致意想不到的後果，例如未修改資料。

為避免此問題，建議將鍊式運算的結果明確分配回原始列。例如：

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

這裡，我們先用群組平均值填入缺失值，然後將結果明確地分配回「金額」欄位。

.ix 的使用()、.iloc() 和.loc()

.ix()、.iloc() 和.loc() 的使用不會直接影響鍊式分配。這些方法用於從 DataFrame 中選擇數據，並且不會影響分配的行為。

關閉警告

如果您確定鍊式分配不是如果在程式碼中引起問題，您可以透過設定來停用SettingWithCopy警告：

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

誤報

要注意的是，鍊式賦值警告有時可能是假的正面的一面。如果您認為程式碼中存在這種情況，請仔細考慮在鍊式操作期間是否存在建立不需要的副本的風險。

範例程式碼

來說明問題對於鍊式賦值，請考慮以下程式碼：

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

這裡，就地操作用於直接更新“amount”列。但是，如果群組平均值的資料類型與原始列不同，則可能會導致不必要的資料類型變更。

結論

了解鍊式分配可以幫助您避免潛在的陷阱並確保您的 Pandas 程式碼能如預期運作。請記住將鍊式操作的結果明確分配回原始列，以防止無意的資料複製。雖然您可以關閉警告，但通常建議仔細檢查鍊式操作以避免意外行為。

以上是我什麼時候應該明確分配 Pandas 中鍊式分配的結果？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！