Avertissement de tri dans la fonction pd.concat

Si vous voulez joindre verticalement, mettez le tri, et pour l'instant, triez les colonnes pour le moment.

En conclusion, si vous souhaitez pd.concat verticalement deux blocs de données avec des colonnes différentes ou un ordre de colonne différent, vous devez entrer sort = True ou sort = False. Sinon, l'avertissement suivant sera émis.

pd.concat([df_1, df_2])

=============================================
FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.

To accept the future behavior, pass 'sort=False'.

To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.

  = pd.concat([df_1, df_2])

Exemple pratique: lorsque seul l'ordre des colonnes est différent

Qu'est-ce qui ne va pas après tout? Au début, je n'ai pas eu beaucoup d'images, alors j'aimerais donner un exemple concret simple ici. Préparez deux trames de données, df_1 et df_2.

df_1 = pd.DataFrame({"b": ["kiwi", "avocado", "durian"],
                     "a": ["NY", "CA", "Seattle"]
                    })
df_2 = pd.DataFrame({"a": ["Tokyo", "Osaka", "Sapporo"],
                     "b": ["apple", "banana", "orange"]
                    })

df_1:

df_2:

df_1 est de l'ordre de b et a, et df_2 est de l'ordre de a et b.

Concat avec sort = False comme argument

Passons-le d'abord avec sort = False.

concat_false = pd.concat([df_1, df_2], sort=False)

concat_false:

Identique à df_1, aligné avec les colonnes b et a.

Concat avec sort = True (identique à concat sans argument de tri)

Si sort = True est défini ici, ce sera comme suit.

concated_true = pd.concat([df_1, df_2], sort=True)

concated_true:

Dans ce cas, l'ordre est les colonnes a et b. Si vous ne passez pas l'argument de tri, il supposera (pour l'instant) sort = True et se combinera. Au lieu de cela, un avertissement se produira.

concated = pd.concat([df_1, df_2])
#Concated et concated en utilisant la fonction égal_Vérifiez si vrai est le même
print(concated.equals(concated_true))
# True
=============================================
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.

To accept the future behavior, pass 'sort=False'.

To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.

  """Entry point for launching an IPython kernel.

En utilisant la fonction equals, nous pouvons voir que les deux dfs, concated_true (sort = True) et concated (sans l'argument sort), sont égaux.

Exemple pratique: lorsque les colonnes sont différentes

C'est presque la même chose même si les colonnes sont différentes.

df_1 = pd.DataFrame({"a": ["Tokyo", "Osaka", "Sapporo"],
                     "b": ["apple", "banana", "orange"],
                     "c": [3, 2, 1],
                     "e": [2, 4, 8]})
df_2 = pd.DataFrame({"b": ["kiwi", "avocado", "durian"],
                     "c": [1, 3, 5],
                     "a": ["NY", "CA", "Seattle"],
                     "d": [2, 20, 1]})

df_1:

df_2:

Les colonnes communes sont les colonnes a, b et c. La différence est la colonne d et la colonne e.

Concat avec sort = False comme argument

concat_false = pd.concat([df_1, df_2], sort=False)

En regardant les colonnes, elles ne sont pas classées par ordre alphabétique: a, b, c, e, d. C'est la colonne a, b, c, e de df_1 avec la colonne d de df_2 attachée par la droite.

Concat sans argument de tri (identique à concat avec sort = True)

Si vous concattez ces deux blocs de données sans tri, vous obtiendrez ce qui suit.

concat = pd.concat([df_1, df_2])

=============================================
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.

To accept the future behavior, pass 'sort=False'.

To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.

  """Entry point for launching an IPython kernel.

concat:

C'est dans l'ordre alphabétique comme a, b, c, d, e. Rien n'a changé concernant le contenu des données.

Cela a le même résultat que de faire sort = True.

concat_true = pd.concat([df_1, df_2], sort=True)
# concat_Vérifiez si true et concat sont identiques
concat_true.equals(concat)
# True

# concat_vrai et concat_Vérifiez si faux est le même
concat_false.equals(concat_true)
# False

concat_true:

Enfin: si l'avertissement est bruyant, pourquoi ne pas trier = True pour le moment?

Cet avertissement de pandas concat ne fait pas de mal s'il est laissé sans surveillance, mais il brume. Sort = True peut être suffisant pour des raisons de lisibilité, car il n'a aucun effet sur les données elles-mêmes et seul l'ordre des colonnes compte.

Le débordement de la pile de référence est le suivant.

https://stackoverflow.com/questions/50501787/python-pandas-user-warning-sorting-because-non-concatenation-axis-is-not-aligne