Pandas 链式赋值变得清晰
Pandas 中链式赋值的概念可能会令人困惑，特别是在遇到SettingWithCopy 警告时。让我们深入研究一下这种行为的工作原理以及使用 .ix()、.iloc() 或 .loc() 的影响。
了解链式分配
何时使用链式分配时，重要的是要认识到分配可能是在数据的副本上完成的，而不是在原始数据帧上完成的。这可能会导致意想不到的后果，例如未修改数据。
为避免此问题，建议将链式操作的结果显式分配回原始列。例如：
<code class="python">data["amount"] = data["amount"].fillna(data.groupby("num")["amount"].transform("mean"))</code>这里，我们首先用组均值填充缺失值，然后将结果显式分配回“金额”列。
.ix 的使用()、.iloc() 和 .loc()
.ix()、.iloc() 和 .loc() 的使用不会直接影响链式分配。这些方法用于从 DataFrame 中选择数据，并且不会影响分配的行为方式。
关闭警告
如果您确定链式分配不是如果在代码中引起问题，您可以通过设置禁用SettingWithCopy警告：
<code class="python">pd.set_option('chained_assignment', None)</code>误报
需要注意的是，链式赋值警告有时可能是假的积极的一面。如果您认为代码中存在这种情况，请仔细考虑在链式操作期间是否存在创建不需要的副本的风险。
示例代码
来说明问题对于链式赋值，请考虑以下代码：
<code class="python">data['amount'].fillna(data.groupby("num")["amount"].transform("mean"), inplace=True)</code>这里，就地操作用于直接更新“amount”列。但是，如果组均值的数据类型与原始列不同，则可能会导致不必要的数据类型更改。
结论
了解链式分配可以帮助您避免潜在的陷阱并确保您的 Pandas 代码按预期运行。请记住将链式操作的结果显式分配回原始列，以防止无意的数据复制。虽然您可以关闭警告，但通常建议仔细检查链式操作以避免意外行为。
以上是我什么时候应该显式分配 Pandas 中链式分配的结果？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
