Pandas slicing FutureWarning avec 0.21.0

Question

J'essaie de sélectionner un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un cadre de données, en ne sélectionnant que certaines colonnes, et en filtrant sur les lignes.

df.loc[df.a.isin(['Apple', 'Pear', 'Mango']), ['a', 'b', 'f', 'g']]

Cependant, j'obtiens l'erreur suivante :

Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise
KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.

Quelle est la manière correcte de découper et de filtrer maintenant ?

Answer 1

TL;DR : Il y a probablement une faute de frappe ou d'orthographe dans les noms d'en-tête de colonne.

Il s'agit d'une modification introduite dans v0.21.1 et a été expliqué dans le docs longuement -

Auparavant, la sélection avec une liste d'étiquettes, où une ou plusieurs étiquettes étaient manquantes, la sélection réussissait toujours, renvoyant NaN pour les étiquettes manquantes. Cela montrera maintenant un FutureWarning . A l'avenir, cela soulèvera un KeyError ( GH15747 ). Cet avertissement se déclenchera sur un DataFrame ou un Series pour avoir utilisé .loc[] o [[]] lors du passage d'une liste de labels avec at au moins une étiquette manquante.

Par exemple,

df

     A    B  C
0  7.0  NaN  8
1  3.0  3.0  5
2  8.0  1.0  7
3  NaN  0.0  3
4  8.0  2.0  7

Essayez une sorte de découpage en tranches comme vous le faites -

df.loc[df.A.gt(6), ['A', 'C']]

     A  C
0  7.0  8
2  8.0  7
4  8.0  7

Aucun problème. Maintenant, essayez de remplacer C avec une étiquette de colonne inexistante -

df.loc[df.A.gt(6), ['A', 'D']]
FutureWarning: Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise
KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.

     A   D
0  7.0 NaN
2  8.0 NaN
4  8.0 NaN

Donc, dans votre cas, l'erreur est due aux étiquettes de colonne que vous passez à loc . Regardez-les à nouveau.

Answer 2

Cette erreur se produit également avec .append lorsque la liste contient de nouvelles colonnes. Pour éviter ce

Utilisez :

df=df.append(pd.Series({'A':i,'M':j}), ignore_index=True)

Au lieu de,

df=df.append([{'A':i,'M':j}], ignore_index=True)

Message d'erreur complet :

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site -packages \pandas\core\indexing.py :1472 : FutureWarning : Passage des listes d'amis en .loc ou avec tout label manquant manquant entraînera une KeyError dans le futur, vous pouvez utiliser .reindex() comme alternative.

Merci à https://stackoverflow.com/a/50230080/207661

Answer 3

Si vous voulez conserver l'index, vous pouvez passer une compréhension de liste au lieu d'une liste de colonnes :

loan_data_inputs_train.loc[:,[i for i in List_col_without_reference_cat]]

Answer 4

Désolé, je ne suis pas sûr d'avoir bien compris, mais il semble que la prochaine voie pourrait être acceptable pour vous :

df[df['a'].isin(['Apple', 'Pear', 'Mango'])][['a', 'b', 'f', 'g']]

Description du snippet :

df['a'].isin(['Apple', 'Pear', 'Mango']) # it's "filter" by data in each row in column *a*

df[['a', 'b', 'f', 'g']] # it's "column filter" that provide ability select specific columns set