Pandas 中的鍊式賦值

簡介

Pandas（流行的資料操作庫）中的鍊式賦值是對資料框的值連續執行的操作。如果操作處理不當，可能會導致效能問題。

鍊式分配警告

Pandas 發出SettingWithCopy 警告以指示鍊式分配中潛在的低效率問題。這些警告提醒使用者分配可能不會如預期更新原始資料框。

副本和引用

引用 Pandas Series 或資料框時，將傳回副本。如果隨後修改引用的對象，這可能會導致錯誤。例如，以下程式碼可能不會如預期運作：

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

上面的賦值創建了一個data['amount'] 系列的副本，然後更新。這可以防止原始資料幀被更新。

就地操作

為了避免創建不必要的副本，Pandas 提供了用 .inplace(True) 表示的就地操作。這些操作直接修改原始資料框：

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

避免鍊式賦值的好處

• 使用就地操作或單獨賦值有幾個優點：
• 透過避免不必要的複製來提高效能。
• 透過明確指示資料修改來增強程式碼清晰度。

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

理解Pandas 中的鍊式賦值對於最佳化程式碼效率和避免資料修改錯誤至關重要。透過遵循本文中概述的建議實踐，您可以確保 Pandas 操作的準確性和性能。