सामान्य गलतियाँ
क्लासिक Pandas trap और उनसे कैसे बचें, इसका एक संक्षिप्त दौरा।
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Common mistakes
आम errors में chained assignment (df[mask]["c"] = 1) शामिल है, जो original को modify नहीं कर सकता, SettingWithCopy warning को नज़रअंदाज़ करना, और loops के साथ iterate करना।
अन्य हैं यह भूल जाना कि कई methods नए objects return करते हैं, NaN के खिलाफ == से compare करना, और joins में rows खो देना। assignment के लिए loc का उपयोग करें और merges के बाद shapes जांचें।
Note:
विश्वसनीय assignment के लिए df.loc[mask, "c"] = 1 का उपयोग करें।
उदाहरण: Common mistakes
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [0, 0, 0]})
df.loc[df["a"] > 1, "b"] = 99
print(df)
print(np.nan == np.nan, pd.isna(np.nan))
df.sort_values("a", ascending=False) # returns a copy, df is unchanged
print(df["a"].tolist())
# Output:
# a b
# 0 1 0
# 1 2 99
# 2 3 99
# False True
# [1, 2, 3]Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- Chained assignment इस्तेमाल करना
- यह मान लेना कि methods in place काम करते हैं
- merge के बाद row counts जांचना न जांचना
चैप्टर सारांश
- assignment के लिए loc का उपयोग करें
- ज़्यादातर methods copies return करते हैं
- NaN कभी NaN के बराबर नहीं होता
- joins के बाद shapes जांचें
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