Pandas 中的鍊式分配什麼時候會出現問題？

了解Pandas 中的鍊式賦值

簡介：

使用Pandas 時，使用者可能會遇到「 SettingWithCopy」警告：引起對資料結構操作行為的關注。本文旨在闡明鍊式賦值的概念及其在 Pandas 中的意義，特別關注 .ix()、.iloc() 和 .loc() 的作用。

鍊式賦值解釋

在 Pandas 中，鍊式分配涉及在 DataFrame 或 Series 上執行的一系列操作，這些操作將值分配給特定的列或元素。但是，直接為 Series 或 DataFrame 賦值可能會因創建潛在副本而導致意外行為。

偵測鍊式分配

當 Pandas 懷疑鍊式分配被破壞時，它會發出警告 (SettingWithCopyWarnings)正在被使用。這些警告旨在提醒使用者可能出現的意外後果，因為它們可能會導致資料副本被修改，從而造成混亂。

.ix()、.iloc() 和.loc() 對Chained 的影響賦值

.ix()、.iloc() 或.loc() 方法的選擇不會直接影響鍊式賦值。這些方法主要用於行和列選擇，不會影響賦值的行為。

鍊式賦值的後果

鍊式賦值可能會導致意外結果，例如資料副本被複製修改而不是原始物件。這可能會導致混亂，並使其難以追蹤更改和識別資料的正確狀態。

避免鍊式分配和警告

為了避免鍊式分配及其產生的警告，建議對資料副本而不是原始物件執行操作。這可確保將變更套用到所需位置而不會出現任何歧義。

停用連結分配警告

如果需要，使用者可以透過將「chained_assignment」選項設為「None」來停用連結警告使用 pd.set_option()。但是，通常不建議停用這些警告，因為它們是潛在問題的寶貴指標。

鍊式分配範例

考慮原始請求中提供的範例：

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

在此範例中，第一行將數值指派給「amount」欄，這可能會也可能不會建立副本。後續行對「金額」列進行操作，該列可能是副本而不是原始資料。將 fillna() 操作的結果分配給新列或變數而不是直接修改“amount”列更為明確。

推薦程式碼

避免在提供範例，建議使用以下程式碼：

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

以上是Pandas 中的鍊式分配什麼時候會出現問題？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！