Calling np.sum(generator) is deprecated, and in the future will give a different result. Use np.sum(np.fromiter(generator)) or the python sum builtin instead.

这是一个提醒，告诉你在未来使用np.sum(generator)将会有一个不同的结果。建议你使用np.sum(np.fromiter(generator))或者是Python内置的sum()函数来代替。这是因为在numpy 1.17版本中，np.sum()函数对于生成器(generator)的处理方式发生了变化，当你使用np.sum(generator)时，将会将生成器作为一个数组来处理，而不是一个迭代器。为了确保代码的正确性和一致性，建议使用建议的替代方案。

相关问题

Calling np.sum(generator) is deprecated

这个警告表示调用 `np.sum(generator)` 的方法已经过时了。在 NumPy 1.19 版本中，NumPy 建议使用 `np.sum(generator, initial=0)` 来代替 `np.sum(generator)`，其中 `initial` 参数设置为 0。这是因为在迭代器中，无法确定初始值，因此需要显式地设置它。

如果你不想看到这个警告，可以将 NumPy 的版本降低到 1.18 或更早的版本，或者使用 `warnings` 模块将其禁用。但建议尽快将代码更改为使用新的参数形式，以确保代码的可靠性和可维护性。

FutureWarning: Dropping invalid columns in DataFrameGroupBy.mean is deprecated. In a future version, a TypeError will be raised. Before calling .mean, select only columns which should be valid for the function.

这个警告是由于在groupby之后，对数据进行了聚合操作，但是有些列不能被聚合，因此被忽略掉了。在将来的版本中，这些无效的列会导致TypeError异常的抛出。为了避免这个警告和将来的异常，我们需要在进行聚合操作之前，先将需要聚合的列筛选出来，例如：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = pd.DataFrame({'group':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                     'value':[1, 2, 3, 4, 5, 6],
                     'other_column':[7, 8, 9, 10, 11, 12]})

# 按照group列进行分组，并求每组的平均值
grouped_data = data.groupby('group')['value'].mean()

# 打印分组后的结果
print(grouped_data)

输出结果为：

group
A    2.5
B    3.5
C    4.5
Name: value, dtype: float64

上面的代码中，我们在进行groupby之前，先将需要聚合的列筛选出来，即`data.groupby('group')['value']`，然后再使用mean函数进行聚合操作，这样就避免了警告和将来的异常。