链式赋值何时会导致 Pandas 出现问题？

Pandas：了解链式赋值

链式赋值，顾名思义，涉及对 Pandas 对象执行的一系列赋值。这些赋值修改对象的数据而不创建新的副本。然而，这种行为有时会导致意外结果和SettingWithCopy警告。

链式分配如何工作？

分配给 Pandas Series 或 DataFrame 时，分配会创建对原始对象的引用而不是创建新的副本。因此，对 Series 或 DataFrame 的后续分配会修改原始对象。

链式分配问题

在以下情况下，链式分配可能会出现问题：

• 分配数据的数据类型与原始对象不同。
• 操作涉及多个中间步骤。
• 对象被传递给另一个函数或方法。

在这些情况下，修改可能不会反映在原始对象中，从而导致混乱和错误。

修复警告

要解决SettingWithCopyWarning，建议为操作函数指定 inplace 参数。例如：

<code class="python">data['amount'] = data['amount'].astype(float, inplace=True)</code>

这可确保直接对原始对象进行修改，而无需创建副本。

链式分配的替代方法

为了避免潜在的问题，最好处理原始对象的副本。这可以通过将操作结果分配给新变量来实现：

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

关闭警告

如果需要，可以关闭SettingWithCopy警告使用：

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

但是，建议谨慎操作，因为此设置消除了对潜在分配错误的保护。

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