Quand dois-je attribuer explicitement les résultats des affectations chaînées dans Pandas ?

Les affectations chaînées de Pandas rendues claires

Le concept d'affectations chaînées dans Pandas peut prêter à confusion, en particulier lorsque vous rencontrez des avertissements SettingWithCopy. Examinons comment ce comportement fonctionne et l'impact de l'utilisation de .ix(), .iloc() ou .loc().

Comprendre les affectations chaînées

Quand En travaillant avec des affectations chaînées, il est important de reconnaître que l'affectation est probablement effectuée sur une copie de données, plutôt que sur la trame de données d'origine. Cela peut entraîner des conséquences inattendues, telles que laisser les données inchangées.

Pour éviter ce problème, il est recommandé de réattribuer explicitement le résultat des opérations chaînées à la colonne d'origine. Par exemple :

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

Ici, nous remplissons d'abord les valeurs manquantes avec la moyenne du groupe, puis nous attribuons explicitement le résultat à la colonne « montant ».

Utilisation de .ix (), .iloc() et .loc()

L'utilisation de .ix(), .iloc() et .loc() n'a pas d'impact direct sur les affectations chaînées. Ces méthodes sont utilisées pour sélectionner des données à partir d'un DataFrame et n'affectent pas le comportement des affectations.

Désactiver les avertissements

Si vous êtes certain que les affectations chaînées ne sont pas provoquant des problèmes dans votre code, vous pouvez désactiver les avertissements SettingWithCopy en définissant :

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

Faux positifs

Il est important de noter que les avertissements d'affectation enchaînés peuvent parfois être faux points positifs. Si vous pensez que c'est le cas dans votre code, réfléchissez bien s'il existe un risque de création de copies indésirables lors d'opérations enchaînées.

Exemple de code

Pour illustrer le problème avec des affectations chaînées, considérons le code suivant :

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

Ici, l'opération inplace est utilisée pour mettre à jour directement la colonne "montant". Cependant, si la moyenne du groupe est d'un type différent de celui de la colonne d'origine, cela pourrait entraîner des modifications indésirables du type de données.

Conclusion

Comprendre les affectations chaînées peut vous aider à éviter pièges potentiels et assurez-vous que votre code Pandas fonctionne comme prévu. N'oubliez pas d'attribuer explicitement les résultats des opérations chaînées à la colonne d'origine pour éviter toute copie de données par inadvertance. Bien que vous puissiez désactiver les avertissements, il est généralement conseillé d'examiner attentivement les opérations enchaînées pour éviter tout comportement inattendu.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!