​ FutureWarning: The behavior of DataFrame concatenation with empty or all-NA entries is deprecated 通义千问 chatgpt 有大用

FutureWarning: The behavior of DataFrame concatenation with empty or all-NA entries is deprecated. In a future version, this will no longer exclude empty or all-NA columns when determining the result dtypes. To retain the old behavior, exclude the relevant entries before the concat operation.  result_df = result_df._append({'start_time':rows_b['LG seal  Start Time'],'end_time':end_time,'Serial Number': serial_number1, 'Time Difference': time_diff}, ignore_index=True)

你遇到的警告信息是关于 Pandas 在未来版本中对 DataFrame 拼接行为的改变。为了避免这个警告，你可以采取一些措施来确保代码的兼容性和健壮性。

解决方案

1. 排除空或全 NA 列：在拼接之前，排除空或全 NA 列。

2. 使用 pd.concat 替代 _append：_append 方法在未来的版本中可能会被移除，建议使用 pd.concat 方法。

示例代码

假设你有一个 DataFrame result_df，并且你想在其中添加一行。以下是改进后的代码：

python
深色版本
import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'LG seal Start Time': ['2023-10-01', '2023-10-02', '2023-10-01', '2023-10-03'],
    'Other Column': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'LG seal Start Time' 列转换为日期时间格式
df['LG seal Start Time'] = pd.to_datetime(df['LG seal Start Time'])

# 初始化结果 DataFrame
result_df = pd.DataFrame(columns=['start_time', 'end_time', 'Serial Number', 'Time Difference'])

# 示例数据
serial_number1 = '2023-10-01'
end_time = pd.to_datetime('2023-10-01 12:00:00')
time_diff = pd.Timedelta('1 hours')

# 获取 B 列中等于当前值的所有行
rows_b = df[df['LG seal Start Time'] == serial_number1]

# 检查 rows_b 是否为空
if not rows_b.empty:
    # 构建新行
    new_row = pd.DataFrame({
        'start_time': [rows_b['LG seal Start Time'].iloc[0]],
        'end_time': [end_time],
        'Serial Number': [serial_number1],
        'Time Difference': [time_diff]
    })

    # 使用 pd.concat 拼接 DataFrame
    result_df = pd.concat([result_df, new_row], ignore_index=True)

# 将结果 DataFrame 保存到 Excel 文件
file_path = 'after_sorted_data.xlsx'
result_df.to_excel(file_path, index=False)
print(f"DataFrame 已保存到 {file_path}")

print(result_df)

详细解释

1. 初始化结果 DataFrame：

   python
   深色版本
   result_df = pd.DataFrame(columns=['start_time', 'end_time', 'Serial Number', 'Time Difference'])

2. 构建新行：

   python
   深色版本
   new_row = pd.DataFrame({
       'start_time': [rows_b['LG seal Start Time'].iloc[0]],
       'end_time': [end_time],
       'Serial Number': [serial_number1],
       'Time Difference': [time_diff]
   })

3. 使用 pd.concat 拼接 DataFrame：

   python
   深色版本
   result_df = pd.concat([result_df, new_row], ignore_index=True)

优势

• 排除空或全 NA 列：pd.concat 会自动处理空或全 NA 列的问题。

• 代码的兼容性和健壮性：使用 pd.concat 而不是 _append，确保代码在未来版本的 Pandas 中仍然有效。

输出示例

假设 rows_b 包含以下数据：

深色版本
  LG seal Start Time  Other Column
0         2023-10-01            10
2         2023-10-01            30

执行上述代码后，result_df 的内容将是：

深色版本
  start_time           end_time Serial Number Time Difference
0 2023-10-01 2023-10-01 12:00:00   2023-10-01 0 days 01:00:00

希望这些改进能帮助你解决警告问题并提高代码的健壮性。如果有更多问题或需要进一步解释，请告诉我！