Сопоставление столбца внутри фрейма данных с новым типом с помощью Pandas 2.2.3+ ⇐ Python

[Anonymous]

Я привык делать такие вещи, как:

Код: Выделить всё

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( pd.Categorical(['a','b','b'],['a','b']),columns=['x'])
df.loc[:,'x'] = df['x'].replace({'a':1, 'b':2})

Однако в более новых версиях панд выдается предупреждение:

Код: Выделить всё

/tmp/ipykernel_1721527/1018712932.py:4: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[1, 2, 2]
Categories (2, object): [1, 2]' has dtype incompatible with category, please explicitly cast to a compatible dtype first.
df.loc[:,'x'] = df['x'].replace({'a':1, 'b':2})

Самый короткий обходной путь, который я могу придумать:

Код: Выделить всё

ncol = df['x'].replace({'a':1, 'b':2}).astype('float')
df['x'] = None
df = df.astype({'x':'float'})
df.loc[:,'x'] = ncol

Но это кажется слишком длинным и неизящным для якобы очень простой операции. Я упускаю что-то очевидное?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ndas-2-2-3