Pandas: ValueError: لا يمكن تعيين علامة WRITEABLE على True لهذا الصفيف
سوف تحتاج إلى إعادة مصمم xfail في: https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/25517 عندما يتم إصلاح ذلك
نموذج التعليمات البرمجية ، مثال يمكن نسخه ولصقه إن أمكن
أتلقى فجأة هذا الخطأ ، أي فكرة؟
# Your code here
input_df = pd.read_hdf(path_or_buf='x.hdf5',key='/x',mode='r')
وصف المشكلة
تتبع الأثر :
`
Traceback (most recent call last):
File "...", line 115, in <module>
input_df = pd.read_hdf(path_or_buf='x.hdf5',key='/x',mode='r')
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/pytables.py", line 394, in read_hdf
return store.select(key, auto_close=auto_close, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/pytables.py", line 741, in select
return it.get_result()
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/pytables.py", line 1483, in get_result
results = self.func(self.start, self.stop, where)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/pytables.py", line 734, in func
columns=columns)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/pytables.py", line 2937, in read
start=_start, stop=_stop)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/pytables.py", line 2489, in read_array
ret = node[0][start:stop]
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tables/vlarray.py", line 681, in __getitem__
return self.read(start, stop, step)[0]
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tables/vlarray.py", line 821, in read
listarr = self._read_array(start, stop, step)
File "tables/hdf5extension.pyx", line 2155, in tables.hdf5extension.VLArray._read_array
ValueError: cannot set WRITEABLE flag to True of this array
macd2
ال 16 كومينتر
@ macd2 : شكرًا على الإبلاغ عن هذا! شيئين:
- في هذه المشكلة ، هل يمكنك تقديم معلومات بيئتك من
pandas.show_versions؟ - بافتراض أنك تستطيع ، هل تمانع في مشاركة الملف الذي يتسبب في هذا الخطأ؟
أتلقى فجأة هذا الخطأ ، أي فكرة؟
- يبدو أن هذا كان يعمل من أجلك على إصدارات سابقة من
pandas. متى آخر مرة عمل هذا الرمز بالنسبة لك؟ ما هو الإصدار الذي تستخدمه الآن (المتعلق بالسؤال الأول)؟
ccjreback
gfyoung
في ٢٠ يناير ٢٠١٩
عند استخدام numpy = 1.16.0 أحصل على هذا الخطأ ، عند الرجوع إلى إصدار سابق numpy = 1.15.4 اختفت المشكلة
vvvlc
في ٢٠ يناير ٢٠١٩
gfyoung بالتأكيد
"" عرض الباندا
"التبعيات":
{'pandas': '0.23.4'، 'pytest': '3.4.0'، 'pip': '18 .1 '،' setuptools ': '40 .6.3'، 'Cython': '0.29.3'، ' numpy ':' 1.16.0 '،' scipy ':' 1.2.0 '،' pyarrow ': None،' xarray ': None،' IPython ':' 6.5.0 '،' sphinx ': None،' patsy ' : '0.5.0'، 'dateutil': '2.7.5'، 'pytz': '2018.7'، 'blosc': بلا، 'bottleneck': '1.2.1'، 'table': '3.4.4' ، 'numexpr': '2.6.8'، 'feather': بدون، 'matplotlib': '3.0.2'، 'openpyxl': '2.5.12'، 'xlrd': '1.1.0'، 'xlwt' : '1.3.0'، 'xlsxwriter': '0.7.3'، 'lxml': '4.1.1'، 'bs4': '4.4.1'، 'html5lib': '1.0b8'، 'sqlalchemy': '1.2.15'، 'pymysql': '0.9.2'، 'psycopg2': '2.7.6.1 (dt dec pq3 ext lo64)'، 'jinja2': '2.10'، 's3fs': لا شيء، 'fastparquet' : لا شيء ، "pandas_gbq": لا شيء ، "pandas_datareader": "0.7.0"}
""
لسوء الحظ ، لا يمكنني مشاركة الملف ولكني أعتقد أن المشكلات تأتي بالفعل من numpy كما قال vvvlc هنا مشكلة أخرى في بوابةهم:
https://github.com/nipy/nibabel/issues/697
PS: just downgraded to numpy=1.15.4 and indeed it resolves the issue
macd2
في ٢١ يناير ٢٠١٩
هل هناك أي شيء يمكن للباندا فعله في هذه الأثناء؟ أو فقط انتظر التالي
الافراج عن pytables؟
يوم الاثنين ، 21 يناير 2019 ، الساعة 5:34 صباحًا ، كتب macd2 [email protected] :
gfyoung @ https://github.com/gfyoung بالتأكيد ها هي الإصدارات:
"التبعيات":
{'pandas': '0.23.4'، 'pytest': '3.4.0'، 'pip': '18 .1 '،' setuptools ': '40 .6.3'، 'Cython': '0.29.3'، ' numpy ':' 1.16.0 '،' scipy ':' 1.2.0 '،' pyarrow ': None،' xarray ': None،' IPython ':' 6.5.0 '،' sphinx ': None،' patsy ' : '0.5.0'، 'dateutil': '2.7.5'، 'pytz': '2018.7'، 'blosc': بلا، 'bottleneck': '1.2.1'، 'table': '3.4.4' ، 'numexpr': '2.6.8'، 'feather': بدون، 'matplotlib': '3.0.2'، 'openpyxl': '2.5.12'، 'xlrd': '1.1.0'، 'xlwt' : '1.3.0'، 'xlsxwriter': '0.7.3'، 'lxml': '4.1.1'، 'bs4': '4.4.1'، 'html5lib': '1.0b8'، 'sqlalchemy': '1.2.15'، 'pymysql': '0.9.2'، 'psycopg2': '2.7.6.1 (dt dec pq3 ext lo64)'، 'jinja2': '2.10'، 's3fs': لا شيء، 'fastparquet' : لا شيء ، "pandas_gbq": لا شيء ، "pandas_datareader": "0.7.0"}للأسف لا يمكنني مشاركة الملف ولكن أعتقد أن المشكلات تأتي بالفعل
من numpy كما قال vvvlc https://github.com/vvvlc هنا آخر
قضية على بوابة بهم:nipy / nibabel # 697 https://github.com/nipy/nibabel/issues/697
-
أنت تتلقى هذا لأنك مشترك في هذا الموضوع.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/24839#issuecomment-456043488 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABQHIqiIyuE-lmMlN2Ep-4htyMrTBdefks5vFaWqgaJpZM4aJQqs
.
TomAugspurger
في ٢١ يناير ٢٠١٩
بالنسبة لي ، يعمل pip install numpy==1.15.4 أيضًا على حل هذه المشكلة.
TomAugspurger ، تظهر هذه المشكلة على Google في المقدمة (على الأقل بالنسبة لي) ويبدو أن العلاج بسيط ، لذلك ربما يكفي انتظار الإصلاح الأولي. من الرائع حقًا أن تسأل :)
mikkokotila
في ٢٣ يناير ٢٠١٩
pip3 install numpy==1.15.4 حلها أيضًا بالنسبة لي ..
ومع ذلك ، عندما رجعت إلى إصدار أقدم ، ظللت أتلقى هذا الخطأ ImportError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' . اكتشفت أخيرًا أنه كان يحدث لأنني قمت بتخزين ملف .h5 مع تثبيت 1.16 numpy ولن يتم إعادة فتحه باستخدام numpy الذي تم إرجاعه إلى إصدار أقدم ...
swinman
في ٢٣ يناير ٢٠١٩
يمكنك تجنب الخطأ:
ValueError: cannot set WRITEABLE flag to True of this array
تمرير format='table' إلى HDFStore.append أو HDFStore.put عند حفظ البيانات باستخدام الباندا.
من المحتمل أن يحل هذا مشكلتك ، تم اختباره باستخدام الباندا 0.24 و numpy 1.16+
dev72
في ٢ فبراير ٢٠١٩
@ dev72
طيب ولكن ماذا عن ملفات HDF القديمة الموجودة بالفعل؟
macd2
في ٢ فبراير ٢٠١٩
أعتقد أن أفضل طريقة لقراءة ملفات hdf القديمة هي تقليل إصدار pandas + numpy وقراءة جميع البيانات وكتابتها في متجر hdf جديد format='table' .
ثم يجب أن تعمل مع أحدث إصدارات numpy و pandas.
dev72
في ٢ فبراير ٢٠١٩
@ dev72 نعم أنا في نفس النقطة ، لكن بدلاً من التمسك بالرجوع إلى إصدار أقدم حتى يتم إصلاح ذلك بشكل صحيح
macd2
في ٣ فبراير ٢٠١٩
نعم نفس الشيء جاء من google ، شكرًا لتقديم هذه المشكلة @ macd2
sw-yx
في ٣ فبراير ٢٠١٩
لذلك ، بعد متابعة بعض المشكلات التي تم إرسالها عند numpy و PyTables تقترح هذه المشاركة من avalentino أن هذه المشكلة قد تم إصلاحها في PyTables master ولكن ليس في الإصدار بعد.
https://github.com/PyTables/PyTables/issues/719#issuecomment -455612656
هل حاول أي شخص استخدام PyTables master w / numpy >= 0.16 ؟
esvhd
في ٢٣ فبراير ٢٠١٩
حصلت عليه للعمل باستخدام هذا
HDF5_DIR={HDF5_PATH} pip install -e git+https://github.com/PyTables/PyTables@492ee2f#egg=tables
pip install numpy==1.16.0
تأكد من تثبيت cython و hdf5.
jquadrino
في ١٢ مارس ٢٠١٩
ما هي إصدارات pytables و numpy إعادة إنتاج هذا؟ هل هي خاصة بالبيانات؟
مع
pandas: 0.24.1
numpy: 1.16.2
tables: 3.4.4
هذا لا يرفع ،
In [8]: df = pd.DataFrame({"A": [1, 2]})
In [9]: df.to_hdf('x.hdf5', key='x')
In [10]: pd.read_hdf('x.hdf5', 'x', mode='r')
Out[10]:
A
0 1
1 2
FYI و pytables 3.5.0 و 3.5.1 موجودة على PyPI مع الإصلاح من جانب pytables.
TomAugspurger
في ١٤ مارس ٢٠١٩
تعمل الترقية إلى pytables 3.5.1 على إصلاح المشكلة بالنسبة لي أيضًا مع numpy 1.16.2
goriccardo
في ١٨ مارس ٢٠١٩
التعامل مع tf 2.0.0 يحتاج إلى عدد (على الأقل) 1.16.0. لن يعمل الرجوع إلى إصدار سابق numpy إلى الإصدار السابق على tf 2.0.0
darafshi
في ١٢ يناير ٢٠٢٠
القضايا ذات الصلة
ebran
·
3تعليقات
Ashutosh-Srivastav
·
3تعليقات
BDannowitz
·
3تعليقات
MatzeB
·
3تعليقات
hiiwave
·
3تعليقات
التعليق الأكثر فائدة
عند استخدام numpy = 1.16.0 أحصل على هذا الخطأ ، عند الرجوع إلى إصدار سابق numpy = 1.15.4 اختفت المشكلة