首頁 > 後端開發 > Python教學 > Pandas 中的鍊式分配有效嗎?

Pandas 中的鍊式分配有效嗎?

DDD
發布: 2024-10-24 06:34:02
原創
1095 人瀏覽過

Are Chained Assignments Efficient in Pandas?

Pandas 中的鍊式賦值

簡介

Pandas(流行的資料操作庫)中的鍊式賦值是資料框的值連續執行的操作。如果操作處理不當,可能會導致效能問題。

鍊式分配警告

Pandas 會發出SettingWithCopy 警告,以指示鍊式分配中潛在的低效率問題。這些警告提醒使用者分配可能不會如預期更新原始資料框。

副本和引用

引用 Pandas Series 或資料框時,將傳回副本。如果隨後修改引用的對象,這可能會導致錯誤。例如,以下程式碼可能不會如預期運作:

<code class="python">data['amount'] = data['amount'].fillna(float)</code>
登入後複製

上述指派建立 data['amount'] 系列的副本,然後更新該副本。這可以防止原始資料框被更新。

就地操作

為了避免創建不必要的副本,Pandas 提供了用 .inplace(True) 表示的就地操作。這些操作直接修改原始資料框:

<code class="python">data['amount'].fillna(data.groupby('num')['amount'].transform('mean'), inplace=True)</code>
登入後複製

避免鍊式分配的好處

使用就地操作或單獨分配有幾個優點:

  • 提高效能透過避免不必要的複製。
  • 透過明確指示資料修改來增強程式碼清晰度。
  • 允許在副本上連結多個操作,例如:
<code class="python">data['amount'] = data['amount'].fillna(mean_avg) * 2</code>
登入後複製

結論

理解Pandas 中的鍊式賦值對於最佳化程式碼效率和避免資料修改錯誤至關重要。透過遵循本文中概述的建議實踐,您可以確保 Pandas 操作的準確性和性能。

以上是Pandas 中的鍊式分配有效嗎?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

來源:php
本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
熱門教學
更多>
最新下載
更多>
網站特效
網站源碼
網站素材
前端模板