鍊式賦值何時會導致 Pandas 出現問題？

Pandas：了解鍊式賦值

鍊式賦值，顧名思義，涉及對 Pandas 物件執行的一系列賦值。這些賦值修改物件的資料而不建立新的副本。然而，這種行為有時會導致意外結果和SettingWithCopy警告。

鍊式分配如何運作？

分配給 Pandas Series 或 DataFrame 時，分配會建立對原始物件的引用而不是建立新的副本。因此，對 Series 或 DataFrame 的後續分配會修改原始物件。

鍊式分配問題

在下列情況下，鍊式分配可能會出現問題：

• 分配資料的資料類型與原始物件不同。
• 操作涉及多個中間步驟。
• 物件被傳遞給另一個函數或方法。

在這些情況下，修改可能不會反映在原始物件中，從而導致混亂和錯誤。

修正警告

要解SettingWithCopyWarning，建議為運算子指定 inplace 參數。例如：

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

這可確保直接對原始物件進行修改，而無需建立副本。

鍊式分配的替代方法

為了避免潛在的問題，最好處理原始物件的副本。這可以透過將操作結果指派給新變數來實現：

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

關閉警告

如果需要，可以關閉SettingWithCopy警告使用：

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

如果需要，可以關閉SettingWithCopy警告使用：

如果需要，可以關閉SettingWithCopy警告使用：如果需要，可以關閉SettingWithCopy警告使用：但是，建議謹慎操作，因為此設定消除了對潛在分配錯誤的保護。

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