这个警告是由于在进行 DataFrame 的合并操作时,出现了空的或全部为 NA(缺失值)的列。在将来的版本中,这种情况下不再排除空列或全为 NA 的列来确定结果的数据类型。
为了保留旧的行为,即排除这些空列或全为 NA 的列,在进行 concat 操作之前请先排除相关条目。
你可以使用 dropna()
函数来删除包含缺失值的行或列,并确保在进行合并操作之前没有空的或全部为 NA 的列存在。
修改后的代码示例:
rank = rank.dropna(axis=1, how='all') # 删除所有值均为缺失值的列
rank = pd.concat([rank, new_row], ignore_index=True)
注意:上述代码假设你想要删除所有值都是缺失值的列。如果你只想删除包含任何一个缺失值的行,请将 axis
参数设置为 0。
请注意,这只是修复了报错部分的问题。如果还存在其他问题,请提供更多相关代码和详细错误信息,以便我能够更好地帮助您排查和解决问题。
内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问