タグ付けされた質問 「chained-assignment」

名前付きの列と行ではなく、連続した番号を持つ次のインデックス付きDataFrameがあります。 a b c d 2 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273 3 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318 5 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493 'e'既存のデータフレームに新しい列を追加し、データフレーム内の何も変更したくない（つまり、新しい列は常にDataFrameと同じ長さです）。 0 -0.335485 1 -1.166658 2 -0.385571 dtype: float64 e上記の例に列を追加するにはどうすればよいですか？

979 python  pandas  dataframe  chained-assignment 

バックグラウンド パンダを0.11から0.13.0rc1にアップグレードしました。現在、アプリケーションは多くの新しい警告を表示しています。それらの1つはこのような： E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE どういう意味か知りたいのですが？何かを変更する必要がありますか？ 使用を主張した場合、警告を一時停止する必要がありますquote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALEか？ エラーを出す関数 def _decode_stock_quote(list_of_150_stk_str): """decode the webpage and return dataframe""" from cStringIO import StringIO str_of_all = "".join(list_of_150_stk_str) quote_df …

629 python  pandas  dataframe  chained-assignment 

親データフレームからサブデータフレームを選択すると、一部のプログラマーがこの.copy()メソッドを使用してデータフレームのコピーを作成することに気付きました。例えば、 X = my_dataframe[features_list].copy() ...の代わりに X = my_dataframe[features_list] データフレームのコピーを作成するのはなぜですか？コピーを作成しないとどうなりますか？

188 python  pandas  chained-assignment 

4列のpandas DataFrameがあり、列が3つだけの新しい DataFrame を作成したいと思います。この質問は次のようなものです。データフレームから特定の列を抽出するが、Rではないパンダの場合。次のコードは機能せず、エラーが発生し、パンダの方法ではありません。 import pandas as pd old = pd.DataFrame({'A' : [4,5], 'B' : [10,20], 'C' : [100,50], 'D' : [-30,-50]}) new = pd.DataFrame(zip(old.A, old.C, old.D)) # raises TypeError: data argument can't be an iterator それを行うためのパンダニックな方法は何ですか？

184 python  pandas  chained-assignment 

データフレームからの選択が元のデータフレームのコピーまたは元のビューであると決定するときにPandasが使用するルールについて混乱しています。 たとえば、 df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9)) 私queryはaがコピーを返すので、 foo = df.query('2 < index <= 5') foo.loc[:,'E'] = 40 は、元のデータフレームには影響しませんdf。また、スカラーまたは名前付きスライスがビューを返すことも理解しています。 df.iloc[3] = 70 または df.ix[1,'B':'E'] = 222 変わりdfます。しかし、もっと複雑なケースになると、私は迷っています。例えば、 df[df.C <= df.B] = 7654321 変更しますがdf、 df[df.C <= df.B].ix[:,'B':'E'] ではない。 パンダが使用している簡単なルールはありますか？これらの特定のケースで何が起こっているか。特に、特定のクエリを満たすデータフレーム内のすべての値（または値のサブセット）をどのように変更しますか（上記の最後の例で試みているように）？ 注：これはこの質問と同じではありません。と私はドキュメントを読んだが、それによって啓発されていません。このトピックに関する「関連」の質問も読みましたが、Pandasが使用している単純なルールや、それをどのように適用するか（たとえば、値（または値のサブセット）の変更）がまだありません。特定のクエリを満たすデータフレーム内。

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