python - FutureWarning : elementwise comparison failed; returning scalar, 但将来会执行元素比较

Question

我在 Python 3 上使用 Pandas 0.19.1。我收到关于这些代码行的警告。我正在尝试获取一个列表，其中包含字符串 Peter 在列 Unnamed: 5 中存在的所有行号。

df = pd.read_excel(xls_path)
myRows = df[df['Unnamed: 5'] == 'Peter'].index.tolist()

它会产生一个警告:

"\Python36\lib\site-packages\pandas\core\ops.py:792: FutureWarning: elementwise 
comparison failed; returning scalar, but in the future will perform 
elementwise comparison 
result = getattr(x, name)(y)"

什么是 FutureWarning，我应该忽略它，因为它似乎有效。

Answer 1

这个 FutureWarning 不是来自 Pandas，它来自 numpy，这里是如何在更接近问题根源的地方重现警告:

import numpy as np
print(np.__version__)   # Numpy version '1.12.0'
'x' in np.arange(5)       #Future warning thrown here

FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the 
future will perform elementwise comparison
False

使用双等号运算符重现此错误的另一种方法:

import numpy as np
np.arange(5) == np.arange(5).astype(str)    #FutureWarning thrown here

这是怎么回事？

在将字符串与 numpy 的数字类型进行比较时，Numpy 和原生 python 之间存在分歧。注意右边的操作数是python的地盘，一个原始字符串，中间的操作是python的地盘，但左边的操作数是numpy的地盘。您应该返回 Python 风格的标量还是 bool 的 Numpy 风格的 ndarray？ Numpy 说 ndarray of bool，Pythonic 开发人员不同意。经典对峙。

如果元素存在于数组中，应该是元素比较还是标量？

如果您的代码或库使用 in 或 == 运算符将 python 字符串与 numpy ndarrays 进行比较，它们不兼容，所以当你尝试它时，它返回一个标量，但仅限于现在。警告表明，将来这种行为可能会改变，因此如果 python/numpy 决定采用 Numpy 样式，您的代码就会到处乱扔垃圾。

提交的错误报告:

Numpy 和 Python 处于对峙状态，目前该操作返回一个标量，但 future 可能会改变。

https://github.com/numpy/numpy/issues/6784

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/7830

两种变通解决方案:

锁定您的 python 和 numpy 版本，忽略警告并期望行为不会改变，或者将 == 和 in 的左右操作数转换为来自 numpy 类型或原始 python 数字类型。

全局禁止警告:

import warnings
import numpy as np
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
print('x' in np.arange(5))   #returns False, without Warning

逐行抑制警告。

import warnings
import numpy as np

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
    print('x' in np.arange(2))   #returns False, warning is suppressed

print('x' in np.arange(10))   #returns False, Throws FutureWarning

只需按名称禁止警告，然后在它旁边放一个响亮的评论，提到当前版本的 python 和 numpy，说这段代码很脆弱，需要这些版本，并在这里放一个链接。把 jar 踢下去。

TLDR: pandas 是绝地； numpy 是小屋；而python就是银河帝国。