Pandas에서 연결된 할당이 언제 문제가 됩니까?

Pandas의 체인 할당 이해

소개:

Pandas로 작업하는 동안 사용자는 다음과 같은 "SettingWithCopy" 경고를 접할 수 있습니다. 데이터 구조에 대한 작업 동작에 대한 우려를 제기합니다. 이 글의 목적은 특히 .ix(), .iloc() 및 .loc()의 역할에 주목하면서 연결 할당의 개념과 Pandas에서의 의미를 설명하는 것입니다.

연결 할당 설명

Pandas에서 체인 할당에는 특정 열이나 요소에 값을 할당하는 DataFrame 또는 Series에서 수행되는 일련의 작업이 포함됩니다. 그러나 Series 또는 DataFrame에 값을 직접 할당하면 잠재적인 복사본이 생성되어 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.

연결된 할당 감지

Pandas는 연결된 할당이 다음과 같은 것으로 의심될 때 경고(SettingWithCopyWarnings)를 발행합니다. 사용되고 있습니다. 이러한 경고의 목적은 데이터 복사본이 수정되어 혼란을 야기할 수 있으므로 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있음을 사용자에게 경고하는 것입니다.

체인에 대한 .ix(), .iloc() 및 .loc()의 효과 할당

.ix(), .iloc() 또는 .loc() 메서드 선택은 연결된 할당에 직접적인 영향을 미치지 않습니다. 이러한 방법은 주로 행 및 열 선택에 사용되며 할당 동작에 영향을 주지 않습니다.

연결된 할당의 결과

연결된 할당은 잠재적으로 데이터 복사본이 복사되는 등 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 원래 개체 대신 수정되었습니다. 이는 혼란을 야기하고 변경 사항을 추적하고 데이터의 올바른 상태를 식별하기 어렵게 만들 수 있습니다.

연결된 할당 및 경고 방지

연결된 할당 및 그에 따른 경고를 방지하려면 다음을 수행하는 것이 좋습니다. 원본 개체가 아닌 데이터 복사본에 대한 작업을 수행합니다. 이렇게 하면 변경 사항이 모호함 없이 원하는 위치에 적용됩니다.

연결된 할당 경고 비활성화

원하는 경우 사용자는 'chained_location' 옵션을 'None'으로 설정하여 연결 경고를 비활성화할 수 있습니다. pd.set_option()을 사용합니다. 그러나 이러한 경고는 잠재적인 문제에 대한 중요한 지표 역할을 하므로 일반적으로 비활성화하는 것은 바람직하지 않습니다.

연속 할당의 예

원래 요청에 제공된 예를 고려하세요.

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

이 예에서 첫 번째 줄은 '금액' 열에 값을 할당하며, 이는 복사본을 생성할 수도 있고 생성하지 않을 수도 있습니다. 후속 라인은 '금액' 열에서 작동하며 원본 데이터 대신 복사본일 수 있습니다. 'amount' 열을 직접 수정하는 대신 fillna() 작업의 결과를 새 열이나 변수에 할당하는 것이 더 명시적입니다.

권장 코드

제공된 예에서는 다음 코드를 권장합니다:

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

위 내용은 Pandas에서 연결된 할당이 언제 문제가 됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!