错误使用链式赋值如何导致 Pandas 出现意外结果？

Pandas 中的链式赋值

在 Pandas 中使用数据帧时，链式赋值可能会导致意外行为或误报，如设置WithCopyWarning。此警告旨在提醒用户链式赋值的潜在陷阱。

链式赋值如何工作

在 Pandas 中，大多数方法调用都会返回对象的副本。这意味着当您执行链式分配时，例如 df['column'] = df['column'].fillna(...)，您可能正在修改原始数据帧的副本而不是原始数据帧本身。

使用 .ix()、.iloc() 和 .loc() 进行链接的效果

ix()、iloc() 和 loc 的选择() 会影响链式赋值行为：

• ix() 已弃用，不应使用。
• iloc() 使用整数索引检索数据。该方法只能直接访问元素，不支持链式赋值。
• loc() 使用标签检索数据。使用 loc() 的链式赋值创建一个新对象，该对象可能会也可能不会修改原始数据帧。

最佳编码实践

避免潜在问题链式赋值，建议将操作结果显式分配给新变量。例如，不要使用：

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

使用：

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

误报

某些链式分配即使在执行时也可能会触发警告不修改原始数据框。在这种情况下，您可以使用以下方法关闭警告：

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

示例

考虑以下代码：

<code class="python">data['amount'] = data.apply(lambda row: function1(row, date, qty), axis=1) 
data['amount'] = data['amount'].astype(float)</code>

此代码可能会引发SettingWithCopyWarning，因为data['amount'] 被分配了两次。要解决此问题，请将第一个操作的结果分配给新变量：

<code class="python">temp_amount = data.apply(lambda row: function1(row, date, qty), axis=1) 
data['amount'] = temp_amount.astype(float)</code>

以上是错误使用链式赋值如何导致 Pandas 出现意外结果？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！