Pandas 中的鍊式分配有效嗎？

Pandas 中的鍊式賦值

簡介

Pandas（流行的資料操作庫）中的鍊式賦值是資料框的值連續執行的操作。如果操作處理不當，可能會導致效能問題。

鍊式分配警告

Pandas 會發出SettingWithCopy 警告，以指示鍊式分配中潛在的低效率問題。這些警告提醒使用者分配可能不會如預期更新原始資料框。

副本和引用

引用 Pandas Series 或資料框時，將傳回副本。如果隨後修改引用的對象，這可能會導致錯誤。例如，以下程式碼可能不會如預期運作：

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

上述指派建立 data['amount'] 系列的副本，然後更新該副本。這可以防止原始資料框被更新。

就地操作

為了避免創建不必要的副本，Pandas 提供了用 .inplace(True) 表示的就地操作。這些操作直接修改原始資料框：

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

避免鍊式分配的好處

使用就地操作或單獨分配有幾個優點：

• 提高效能透過避免不必要的複製。
• 透過明確指示資料修改來增強程式碼清晰度。
• 允許在副本上連結多個操作，例如：

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

結論

理解Pandas 中的鍊式賦值對於最佳化程式碼效率和避免資料修改錯誤至關重要。透過遵循本文中概述的建議實踐，您可以確保 Pandas 操作的準確性和性能。

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