錯誤使用鍊式賦值如何導致 Pandas 出現意外結果？

Pandas 中的鍊式賦值

在Pandas 中使用資料幀時，鍊式賦值可能會導致意外行為或誤報，如設定WithCopyWarning。此警告旨在提醒使用者鍊式賦值的潛在陷阱。

鍊式賦值如何運作

在 Pandas 中，大多數方法呼叫都會傳回物件的副本。這意味著當您執行鍊式分配時，例如 df['column'] = df['column'].fillna(...)，您可能正在修改原始資料幀的副本而不是原始資料幀本身。

使用.ix()、.iloc() 和.loc() 進行連結的效果

ix()、iloc() 和loc 的選擇()會影響鍊式賦值行為：

• ix() 已棄用，不應使用。
• iloc() 使用整數索引檢索資料。此方法只能直接存取元素，不支援鍊式賦值。
• loc() 使用標籤檢索資料。使用 loc() 的鍊式賦值建立一個新對象，該對象可能會也可能不會修改原始資料幀。

最佳編碼實踐

避免潛在問題鍊式賦值，建議將操作結果明確分配給新變數。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>

誤報

某些鍊式分配即使在執行時也可能會觸發警告不修改原始資料框。在這種情況下，您可以使用以下方法關閉警告：

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

範例

考慮以下程式碼：

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

此程式碼可能會引發SettingWithCopyWarning，因為data['amount'] 被指派了兩次。要解決此問題，請將第一個操作的結果指派給新變數：

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

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