


Comment comprendre et gérer le paramètre SettingWithCopyWarning de Pandas??
Dec 26, 2024 pm 07:26 PMSettingWithCopyWarning?: explication et gestion dans Pandas
Le SettingWithCopyWarning, introduit dans Pandas 0.13.0rc1, alerte les utilisateurs des problèmes potentiels lors de la définition de valeurs sur des tranches ou des copies de DataFrames. Cet avertissement vise à éviter toute confusion et tout comportement inattendu.
Comprendre l'avertissement
L'avertissement survient en raison d'??affectations cha?nées??, dans lesquelles une valeur est définie sur une tranche ou une copie d'un DataFrame, par exemple comme?:
df[df['A'] > 2]['B'] = new_val # new_val not set in df
Dans cet exemple, la première sélection (df[df['A'] > 2]) renvoie une copie, et tenter de définir ??B?? sur cette copie ne mettra pas à jour le DataFrame ??df?? d'origine. Pour mettre à jour correctement 'df', utilisez l'accesseur loc?:
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val
Gestion de l'avertissement
1. Ignorer l'avertissement
Si vous êtes certain de ne pas avoir besoin que les modifications soient reflétées dans le DataFrame d'origine, vous pouvez désactiver l'avertissement?:
import pandas as pd pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
2. Utilisation de loc et iloc
Pour les affectations sur tranches ou copies, utilisez les accesseurs loc ou iloc, qui permettent de modifier directement le DataFrame d'origine?:
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = new_val df.iloc[2:5, 4] = [1, 8, 8]
3. Créer une copie
Si vous avez besoin d'une nouvelle référence pour votre DataFrame, créez une copie à l'aide de DataFrame.copy() avant de la modifier?:
new_df = df.copy() new_df['C'] = df['A'] + df['B']
4. Régénérer le DataFrame
Dans votre cas spécifique, au lieu de modifier le quote_df d'origine, vous pourriez régénérer un nouveau DataFrame avec les modifications souhaitées?:
quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) quote_df.rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', ...}, inplace=True) quote_df['TVol'] = quote_df['TVol'] / TVOL_SCALE quote_df['TAmt'] = quote_df['TAmt'] / TAMT_SCALE quote_df['TDate'] = quote_df.TDate.map(lambda x: x[0:4]+x[5:7]+x[8:10])
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La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas

Le module DateTime de Python peut répondre aux exigences de traitement de la date et de l'heure de base. 1. Vous pouvez obtenir la date et l'heure actuelles via DateTime.Now (), ou vous pouvez extraire .Date () et .time () respectivement. 2. Peut créer manuellement des objets de date et de temps spécifiques, tels que DateTime (année = 2025, mois = 12, jour = 25, heure = 18, minute = 30). 3. Utilisez .Strftime () pour sortir des cha?nes au format. Les codes communs incluent% y,% m,% d,% h,% m et% s; Utilisez Strptime () pour analyser la cha?ne dans un objet DateTime. 4. Utilisez Timedelta pour l'expédition de date

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

Le "bonjour, monde!" Le programme est l'exemple le plus élémentaire écrit dans Python, qui est utilisé pour démontrer la syntaxe de base et vérifier que l'environnement de développement est configuré correctement. 1. Il est implémenté via une ligne d'impression de code ("Hello, World!"), Et après l'exécution, le texte spécifié sera sorti sur la console; 2. Les étapes d'exécution incluent l'installation de Python, l'écriture de code avec un éditeur de texte, l'enregistrement en tant que fichier .py et l'exécution du fichier dans le terminal; 3. Les erreurs courantes incluent des supports ou des devis manquants, une mauvaise utilisation de l'impression de capital, pas d'économie en tant que format .py et des erreurs d'environnement d'exécution; 4. Les outils facultatifs incluent le terminal de l'éditeur de texte local, éditeur en ligne (comme repelit.com)

TuplesInpythonareMutabledAtastructureSusedTostoreCollectionsOfitems, alors que lisstAreMutable.TuplesAredEfinedwithParentheshesandCommas, soutient l'indice

Pour générer une cha?ne aléatoire, vous pouvez utiliser la combinaison de module aléatoire et de cha?ne de Python. Les étapes spécifiques sont: 1. Importez des modules aléatoires et à cha?ne; 2. Définir les pools de caractères tels que String.ascii_letters et String.Digits; 3. Réglez la longueur requise; 4. Appelez Random.Choices () pour générer des cha?nes. Par exemple, le code inclut l'importandom et l'importstring, set longueur = 10, caractères = string.ascii_letters string.digits et exécuter '' .join (random.c
