पांडा में चेन्ड असाइनमेंट्स

परिचय

पांडास में चेन्ड असाइनमेंट, एक लोकप्रिय डेटा हेरफेर लाइब्रेरी, एक डेटा फ्रेम के मूल्यों पर क्रमिक रूप से किए गए ऑपरेशन हैं। यदि संचालन ठीक से नहीं संभाला गया तो इसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन संबंधी समस्याएं हो सकती हैं।

Chained Assignment Warnings

पंडस, जंजीर वाले असाइनमेंट में संभावित अक्षमताओं को इंगित करने के लिए SettingWithCopy चेतावनियां जारी करता है। चेतावनियाँ उपयोगकर्ताओं को सचेत करती हैं कि असाइनमेंट मूल डेटा फ़्रेम को इच्छानुसार अपडेट नहीं कर रहे हैं।

प्रतियाँ और संदर्भ

जब पांडा श्रृंखला या डेटा फ़्रेम का संदर्भ दिया जाता है, तो एक प्रति वापस कर दी जाती है। यदि संदर्भित ऑब्जेक्ट को बाद में संशोधित किया जाता है तो इससे त्रुटियां हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित कोड अपेक्षित व्यवहार नहीं कर सकता है:

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

उपरोक्त असाइनमेंट एक बनाता है डेटा['राशि'] श्रृंखला की प्रतिलिपि, जिसे बाद में अद्यतन किया जाता है। यह मूल डेटा फ़्रेम को अपडेट होने से रोकता है।

इनप्लेस ऑपरेशंस

अनावश्यक प्रतियां बनाने से बचने के लिए, पांडा .inplace(True) द्वारा चिह्नित इनप्लेस ऑपरेशंस प्रदान करता है। ये ऑपरेशन सीधे मूल डेटा फ़्रेम को संशोधित करते हैं:

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

जंजीर वाले असाइनमेंट से बचने के फायदे

इनप्लेस ऑपरेशंस या अलग-अलग असाइनमेंट का उपयोग करने से कई फायदे होते हैं:

• अनावश्यक नकल से बचकर प्रदर्शन में सुधार होता है।
• डेटा संशोधन को स्पष्ट रूप से इंगित करके कोड स्पष्टता बढ़ाता है।
• प्रतियों पर कई परिचालनों को श्रृंखलाबद्ध करने में सक्षम बनाता है, उदाहरण के लिए:

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

निष्कर्ष

कोड दक्षता को अनुकूलित करने और डेटा संशोधन त्रुटियों से बचने के लिए पांडा में श्रृंखलाबद्ध असाइनमेंट को समझना महत्वपूर्ण है। इस लेख में उल्लिखित अनुशंसित प्रथाओं का पालन करके, आप अपने पांडा संचालन की सटीकता और प्रदर्शन सुनिश्चित कर सकते हैं।