Tugasan berangkai dalam Pandas, perpustakaan manipulasi data yang popular, ialah operasi yang dilakukan pada nilai bingkai data secara berturut-turut. Ini boleh mengakibatkan isu prestasi jika operasi tidak dikendalikan dengan betul.
Panda mengeluarkan amaran SettingWithCopy untuk menunjukkan potensi ketidakcekapan dalam tugasan berantai. Amaran memberi amaran kepada pengguna bahawa tugasan mungkin tidak mengemas kini bingkai data asal seperti yang dimaksudkan.
Apabila Siri Pandas atau bingkai data dirujuk, salinan dikembalikan. Ini boleh membawa kepada ralat jika objek yang dirujuk kemudiannya diubah suai. Contohnya, kod berikut mungkin tidak berkelakuan seperti yang dijangkakan:
<code class="python">data['amount'] = data['amount'].fillna(float)</code>
Tugasan di atas mencipta salinan siri data['amount'], yang kemudiannya dikemas kini. Ini menghalang bingkai data asal daripada dikemas kini.
Untuk mengelakkan daripada membuat salinan yang tidak diperlukan, Pandas menyediakan operasi inplace yang dilambangkan dengan .inplace(True). Operasi ini mengubah suai bingkai data asal secara langsung:
<code class="python">data['amount'].fillna(data.groupby('num')['amount'].transform('mean'), inplace=True)</code>
Menggunakan operasi inplace atau tugasan berasingan mempunyai beberapa kelebihan:
<code class="python">data['amount'] = data['amount'].fillna(mean_avg) * 2</code>
Memahami tugasan berantai dalam Pandas adalah penting untuk mengoptimumkan kecekapan kod dan mengelakkan ralat pengubahsuaian data. Dengan mematuhi amalan disyorkan yang digariskan dalam artikel ini, anda boleh memastikan ketepatan dan prestasi operasi Pandas anda.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Tugasan Berantai Cekap dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!