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我已经从 R 切换到 pandas。当我做类似的事情时,我经常会收到 SettingWithCopyWarnings
df_a = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4]})
# Filtering step, which may or may not return a view
df_b = df_a[df_a['col1'] > 1]
# Add a new column to df_b
df_b['new_col'] = 2 * df_b['col1']
# SettingWithCopyWarning!!
我想我理解了这个问题,但我很乐意了解我做错了什么。在给定的示例中,未定义df_b
是否是df_a
上的 View 。因此,分配给 df_b
的效果还不清楚:它会影响 df_a
吗?可以通过在过滤时显式制作副本来解决问题:
df_a = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4]})
# Filtering step, definitely a copy now
df_b = df_a[df_a['col1'] > 1].copy()
# Add a new column to df_b
df_b['new_col'] = 2 * df_b['col1']
# No Warning now
我认为我缺少一些东西:如果我们永远无法真正确定我们是否创建了一个 View ,那么 View 有什么用?来自 Pandas 文档 ( http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/indexing.html?highlight=view#indexing-view-versus-copy )
Outside of simple cases, it’s very hard to predict whether it [getitem] will return a view or a copy (it depends on the memory layout of the array, about which pandas makes no guarantees)
对于不同的索引方法可以找到类似的警告。
我发现在我的代码中散布 .copy() 调用非常麻烦且容易出错。我是否使用了错误的样式来操作我的 DataFrame?还是性能提升如此之高以至于明显的尴尬是合理的?
最佳答案
好问题!
简短的回答是:这是正在修复的 pandas 中的一个缺陷。
您可以找到关于 the problem here 性质的更长讨论,但主要的收获是我们现在正在转向“写时复制”行为,在这种行为中,任何时候切片,您都会得到一个新副本,而您永远不必考虑 View 。修复将很快通过此 refactoring project. 进行我实际上试图直接修复它 ( see here ),但它在当前架构中不可行。
事实上,我们会将 View 保留在后台——当它们可以提供时,它们使 pandas super 内存高效和快速——但我们最终会向用户隐藏它们,因此,从用户的角度来看,如果你对 DataFrame 进行切片、索引或剪切,您得到的实际上是一个新副本。
(这是通过在用户仅读取数据时创建 View 来实现的,但是每当使用赋值操作时, View 将在赋值发生之前转换为副本。)
最好的猜测是修复会在一年内完成——与此同时,恐怕可能需要一些 .copy()
,抱歉!
关于python - 如果未定义索引操作返回 View 还是副本, Pandas 的观点是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34884536/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!