FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead. df2 = df.groupby(['ta_acct', 'prod_csname'])['pres_share', 'pres_amt'].sum().reset_index()

时间: 2023-08-09 20:12:22 浏览: 180
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A modern text indexing library for go.zip

这个警告意味着使用元组作为多个键的索引会在将来被弃用，建议使用列表。在这个特定的示例中，你可以将`['pres_share', 'pres_amt']`改为`[['pres_share', 'pres_amt']]`来避免警告。这是因为`groupby`函数需要一个键的列表，而不是元组。修改后的代码如下所示： ``` df2 = df.groupby(['ta_acct', 'prod_csname'])[['pres_share', 'pres_amt']].sum().reset_index() ```
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解决pytorch-yolov3 train 报错的问题

UserWarning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/master/models.py#L191 将model.py  obj_...

D:\数据可视化\代码\stage9\demo1.py:35: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead. print(data.groupby('Name')['Chinese', 'Math'].sum())

这个警告是因为在使用 groupby 方法时，传递给 agg 函数的参数是字典形式，而字典在 Python 中是无序的，因此不能保证每次的顺序都相同。在 Python 3.7 之前，字典的顺序是不确定的，因此在这些版本的 Pandas 中，会...

[w indexingutils.h:30] warning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. (function expandtensors)

这是一个警告信息，意思是在使用索引时使用了torch.uint8这个数据类型已经不推荐使用了，建议使用torch.bool代替。警告信息出现在索引工具文件（indexingutils.h）的第30行，出现的函数是expandtensors。

src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 /data/workspace/myshixun/src/task2.py:12: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 #时间转化 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/cbook/__init__.py:1402: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. obj[:, None]) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. x[:, None] /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:276: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. obj[:, None]) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. x = x[:, np.newaxis] /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:278: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. obj[:, None]) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. y = y[:, np.newaxis] 购买意愿与星期之间的关系图完成！ 购买意愿与日期之间的关系图完成！

这段代码包含了一些FutureWarning，这是由于使用了即将被弃用的代码或方法而产生的警告。这些警告不会影响代码的运行，但是建议尽快修改代码以避免可能出现的问题。另外，这段代码还包含了两张关系图，分别是购买...

futurewarning: using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]. in the future this will be interpreted as an array index, arr[np.array(seq)], which will result either in an error or a d

这是一个FutureWarning，提示我们在多维数组索引时不要使用非元组序列，而应该使用元组，即使用arr[tuple(seq)]而不是arr[seq]。在未来的版本中，非元组序列会被视为数组索引arr[np.array(seq)]，这可能会导致...

FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]. In the future this will be interpreted as an array index, arr[np.array(seq)], which will result either in an error or a different result.

noisy_image[tuple(coords)] = (255, 255, 255) # 白色椒噪声 noisy_image[tuple(coords)] = (0, 0, 0) # 黑色盐噪声 通过将coords转换为元组形式，即tuple(coords)，可以避免出现这个警告。 这样修改后，...

解读： ================================================================= WARNING: mpl_finance is deprecated: Please use mplfinance instead (no hyphen, no underscore). To install: pip install --upgrade mplfinance For more information, see: https://pypi.org/project/mplfinance/ ================================================================= __warnings.warn('\n\n ================================================================='+ Traceback (most recent call last): File "C:\Users\福昇\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 873, in _validate_tuple_indexer self._validate_key(k, i) File "C:\Users\福昇\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1483, in _validate_key raise ValueError(f"Can only index by location with a [{self._valid_types}]") ValueError: Can only index by location with a [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "d:\python\^基于股票大数据分析的Python入门实战的源文件和视频\范例程序和数据\第12章\code\MyDjangoDBProj\src\MyDjangoDBProj\DrawKwithOBV.py", line 23, in <module> df = calOBV(df) ^^^^^^^^^^ File "d:\python\^基于股票大数据分析的Python入门实战的源文件和视频\范例程序和数据\第12章\code\MyDjangoDBProj\src\MyDjangoDBProj\DrawKwithOBV.py", line 15, in calOBV df.iloc[cnt,'OBV'] = df.iloc[cnt-1,'OBV'] + df.iloc[cnt,'VolByHand'] ~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\福昇\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\福昇\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1563, in _getitem_tuple tup = self._validate_tuple_indexer(tup) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\福昇\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 875, in _validate_tuple_indexer raise ValueError( ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

该文本包含两个警告信息。首先是关于mpl_finance库已经被弃用，建议使用mplfinance库代替，提供了安装和更多信息的链接。第二个警告是在代码中使用了不支持的索引方式，只能使用整数、整数切片（起始点包含，...

def remove_duplicate_columns(df): df2=df.copy() for i in range(df.shape[1]): for n in range(i+1,df.shape[1]): if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False: continue if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==True: del df2[df.columns[i]] return df2 what is wrong with my codes in order to Write a function named remove_duplicate_columns to find the duplicate columns (all values are the same) of a given Pandas DataFrame (all column names are different) and remove the duplicated columns (keep the one that first appears in the DataFrame). The input for the function is a Pandas Dataframe and the output should be a new DataFrame with the duplicate columns removed. For example, if df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8], 'col4': [5, 8, 6]}) then remove_duplicate_columns(df) should return pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8]), because 'col4' has the same elements as 'col2'. Note that the input should not be modified. (hint: dataframe1.equals(dataframe2) can be used to test whether two dataframes (dataframe1 and dataframe2) contain the same elements).

2. You are deleting columns from df2 inside the loop, which can cause problems with the indexing. It's better to create a list of columns to delete and then delete them outside the loop. Here is a ...

Cannot subset columns with a tuple with more than one element. Use a list instead

To subset columns with multiple elements, you should use a list instead of a tuple. Here's an example: python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]...

widget.cpp:36:72: warning: adding 'char' to a string pointer does not append to the string widget.cpp:36:72: note: use array indexing to silence this warning

这个警告提示意味着您在widget.cpp文件的第36行第72列使用了一个不被推荐的方法来追加字符串。您可能正在尝试将一个字符添加到指向字符串的指针上，但这不会实际将字符添加到字符串中。 为了解决这个问题，可以使用...

/var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['cluster_label'] = db.labels_ /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:8: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:9: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:10: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:11: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:18: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. night_cnt = device_cluster_df[device_df['is_night'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:19: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. daytime_cnt = device_cluster_df[device_df['is_daytime'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:20: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekend_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:21: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekday_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 0]['event_day'].drop_duplicates().count()jupyter notebook出现这段报错的原因

为了避免这个警告和潜在的错误，建议使用.loc方法来进行赋值操作，例如使用device_df.loc[row_indexer, col_indexer] = value。这样可以确保在原始 DataFrame 上进行操作，而不是在切片的副本上进行操作。你可以...

warning: indexing all pdf objects

警告：索引所有PDF对象。 这意味着将对PDF文档中的所有对象进行索引，包括文本、图像、表格等。这可能会导致索引文件变得非常大，因此需要考虑存储和处理这些文件的能力。同时，索引所有对象可能会导致搜索结果不...

for i in range(len(pm.df)): ... pm.df.iloc[i]['矿产状态'] = '无矿' ... <string>:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

for i in range(len(pm.df)): pm.df.loc[i, '矿产状态'] = '无矿' 这样就可以避免这个警告。同时，需要注意的是，如果你在循环中对 DataFrame 进行大量的修改操作，可能会导致程序运行变慢，因为 DataFrame 的...

forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff.loc[:, forest_cols].iloc[:, idx] 出错 ：pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff[forest_cols].iloc[:, idx] 区别在于，我将 loc...

E:\作业\Python\考研分析\3.py:95: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df_2020["总分"] = df_2020["总分"].astype(int)

这个警告同样是 Pandas 提供的，它提示你在给 DataFrame 的...df_2020.loc[:, '总分'] = df_2020.loc[:, '总分'].astype(int) 其中 : 表示对所有行进行操作，'总分' 表示要操作的列。这样就可以避免该警告了。

plt.plot(goal_df['time'], goal_df['use_rate'])报错：ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. obj[:, None]) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误通常是因为在...use_rate_arr = df['use_rate'].values plt.plot(time_arr, use_rate_arr) 这样就能够正确地绘制 DataFrame 中的数据了。注意，使用 .values 方法将 DataFrame 列转换为 NumPy 数组。

D:\Adanconda\envs\evn1\lib\site-packages\geoplotlib\layers.py:196: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy self.data['_xbin'] = (x / self.binsize).astype(int) D:\Adanconda\envs\evn1\lib\site-packages\geoplotlib\layers.py:197: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

这是一个 pandas 的警告信息，它通常出现在尝试修改 DataFrame 的某个列时。警告的原因是 pandas 不确定您是否想要修改原始 DataFrame 中的数据，还是只是对其进行了一个副本的修改。为避免此警告，您可以使用 .loc...
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