Pandas 中的链式分配什么时候会出现问题？

了解 Pandas 中的链式赋值

简介：

在使用 Pandas 时，用户可能会遇到“SettingWithCopy”警告：引起对数据结构操作行为的关注。本文旨在阐明链式赋值的概念及其在 Pandas 中的含义，特别关注 .ix()、.iloc() 和 .loc() 的作用。

链式赋值解释

在 Pandas 中，链式分配涉及在 DataFrame 或 Series 上执行的一系列操作，这些操作将值分配给特定的列或元素。但是，直接为 Series 或 DataFrame 赋值可能会因创建潜在副本而导致意外行为。

检测链式分配

当 Pandas 怀疑链式分配被破坏时，它会发出警告 (SettingWithCopyWarnings)正在被使用。这些警告旨在提醒用户可能出现的意外后果，因为它们可能会导致数据副本被修改，从而造成混乱。

.ix()、.iloc() 和 .loc() 对 Chained 的影响赋值

.ix()、.iloc() 或 .loc() 方法的选择不会直接影响链式赋值。这些方法主要用于行和列选择，不会影响赋值的行为。

链式赋值的后果

链式赋值可能会导致意外结果，例如数据副本被复制修改而不是原始对象。这可能会导致混乱，并使其难以跟踪更改和识别数据的正确状态。

避免链式分配和警告

为了避免链式分配及其产生的警告，建议对数据副本而不是原始对象执行操作。这可确保将更改应用到所需位置而不会出现任何歧义。

禁用链接分配警告

如果需要，用户可以通过将“chained_assignment”选项设置为“None”来禁用链接警告使用 pd.set_option()。但是，通常不建议禁用这些警告，因为它们是潜在问题的宝贵指标。

链式分配示例

考虑原始请求中提供的示例：

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

在此示例中，第一行将值分配给“amount”列，这可能会也可能不会创建副本。后续行对“金额”列进行操作，该列可能是副本而不是原始数据。将 fillna() 操作的结果分配给新列或变量而不是直接修改“amount”列更为明确。

推荐代码

避免在提供示例，建议使用以下代码：

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

以上是Pandas 中的链式分配什么时候会出现问题？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！