Pandas 中的链式赋值

简介

Pandas（流行的数据操作库）中的链式赋值是对数据框的值连续执行的操作。如果操作处理不当，可能会导致性能问题。

链式分配警告

Pandas 发出SettingWithCopy 警告以指示链式分配中潜在的低效率问题。这些警告提醒用户分配可能不会按预期更新原始数据框。

副本和引用

引用 Pandas Series 或数据框时，将返回副本。如果随后修改引用的对象，这可能会导致错误。例如，以下代码可能不会按预期运行：

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

上面的赋值创建了一个data['amount'] 系列的副本，然后更新。这可以防止原始数据帧被更新。

就地操作

为了避免创建不必要的副本，Pandas 提供了用 .inplace(True) 表示的就地操作。这些操作直接修改原始数据框：

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

避免链式赋值的好处

使用就地操作或单独赋值有几个好处优点：

• 通过避免不必要的复制来提高性能。
• 通过明确指示数据修改来增强代码清晰度。
• 允许在副本上链接多个操作，例如：

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

结论

理解Pandas中的链式赋值对于优化代码效率和避免数据修改错误至关重要。通过遵循本文中概述的建议实践，您可以确保 Pandas 操作的准确性和性能。