熊猫：链接作业[重复]

Question

我一直在阅读“返回视图与副本”的链接。我真的不明白Pandas中的链式赋值概念是如何工作的，以及. ix（）、. iloc（）或. loc（）的用法是如何影响它的。

我获得以下代码行的设置和copywarning警告，其中数据是熊猫数据框，金额是该数据框中的列（系列）名称：

data['amount'] = data['amount'].astype(float)

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

data["amount"].fillna(mean_avg, inplace=True)

看看这段代码，很明显我在做一些次优的事情吗？如果是这样，你能告诉我替换代码行吗？

我知道以下警告，并认为我的警告是误报：

链接分配警告/例外旨在通知用户可能无效的分配。可能存在误报；意外报告链式作业的情况。

编辑：导致第一次复制警告错误的代码。

data['amount'] = data.apply(lambda row: function1(row,date,qty), axis=1) 
data['amount'] = data['amount'].astype(float)

def function1(row,date,qty):
    try:
        if(row['currency'] == 'A'):
            result = row[qty]
        else:
            rate = lookup[lookup['Date']==row[date]][row['currency'] ]
            result = float(rate) * float(row[qty])
        return result
    except ValueError: # generic exception clause
        print "The current row causes an exception:"

Answer 1

设置with copy的目的是警告用户，您所做的操作可能不会像预期的那样更新原始数据帧。

这里，data是一个数据帧，可能是单一数据类型（也可能不是）。然后，您将引用此系列的数据['amount']，并对其进行更新。这可能适用于您的情况，因为您返回的数据类型与现有数据类型相同。

但是，它可以创建一个副本，更新您看不到的数据['amount']副本；然后你会想为什么它没有更新。

Pandas在几乎所有的方法调用中都返回一个对象的副本。inplace操作是一种可以工作的便利操作，但一般不清楚数据是否正在被修改，并且可能在副本上工作。

更清楚地做到这一点：

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

data["amount"] = data['amount'].fillna(mean_avg)

对拷贝工作的另一个好处。你可以链操作，这是不可能与inplace的。

例如

data['amount'] = data['amount'].fillna(mean_avg)*2

仅供参考<代码>就地操作既不更快，也不更节省内存。my2c他们应该被禁止。但是在那个API上太晚了。

当然，您可以关闭此选项：

pd.set_option('chained_assignment',None)

Pandas在整个测试套件中运行，设置为raise（以便我们知道是否发生了链接），仅供参考。