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Inhaltsverzeichnis
SettingWithCopyWarning: Erkl?rung und Handhabung in Pandas
Verstehen der Warnung
Umgang mit der Warnung
1. Ignorieren der Warnung
2. Verwenden von loc und iloc
3. Erstellen einer Kopie
4. Den DataFrame neu generieren
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann man Pandas' SettingWithCopyWarning verstehen und handhaben?

Wie kann man Pandas' SettingWithCopyWarning verstehen und handhaben?

Dec 26, 2024 pm 07:26 PM

How to Understand and Handle Pandas' SettingWithCopyWarning?

SettingWithCopyWarning: Erkl?rung und Handhabung in Pandas

Das SettingWithCopyWarning, eingeführt in Pandas 0.13.0rc1, warnt Benutzer vor potenziellen Problemen beim Festlegen von Werten auf Slices oder Kopien von DataFrames. Diese Warnung soll Verwirrung und unerwartetes Verhalten verhindern.

Verstehen der Warnung

Die Warnung entsteht aufgrund von ?verketteten Zuweisungen“, bei denen ein Wert auf einem Slice oder einer Kopie eines DataFrame festgelegt wird, z als:

df[df['A'] > 2]['B'] = new_val  # new_val not set in df

In diesem Beispiel gibt die erste Auswahl (df[df['A'] > 2]) eine Kopie zurück und versucht, dies zu tun Wenn Sie ?B“ für diese Kopie festlegen, wird der ursprüngliche DataFrame ?df“ nicht aktualisiert. Um ?df“ korrekt zu aktualisieren, verwenden Sie den Loc-Accessor:

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val

Umgang mit der Warnung

1. Ignorieren der Warnung

Wenn Sie sicher sind, dass die ?nderungen nicht auf den ursprünglichen DataFrame zurückgespiegelt werden müssen, k?nnen Sie die Warnung deaktivieren:

import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

2. Verwenden von loc und iloc

Für Zuweisungen auf Slices oder Kopien verwenden Sie die loc- oder iloc-Accessoren, die eine direkte ?nderung des ursprünglichen DataFrame erm?glichen:

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val
df.iloc[2:5, 4] = [1, 8, 8]

3. Erstellen einer Kopie

Wenn Sie eine neue Referenz für Ihren DataFrame ben?tigen, erstellen Sie eine Kopie mit DataFrame.copy(), bevor Sie sie ?ndern:

new_df = df.copy()
new_df['C'] = df['A'] + df['B']

4. Den DataFrame neu generieren

In Ihrem speziellen Fall k?nnten Sie, anstatt das ursprüngliche quote_df zu ?ndern, einen neuen DataFrame mit den gewünschten ?nderungen neu generieren:

quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg'))
quote_df.rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', ...}, inplace=True)
quote_df['TVol'] = quote_df['TVol'] / TVOL_SCALE
quote_df['TAmt'] = quote_df['TAmt'] / TAMT_SCALE
quote_df['TDate'] = quote_df.TDate.map(lambda x: x[0:4]+x[5:7]+x[8:10])

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Pandas' SettingWithCopyWarning verstehen und handhaben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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