Pandas: ValueError：无法将此数组的WRITEABLE标志设置为True

@ macd2 ：感谢您举报！ 有两件事：

• 在本期中，您可以从pandas.show_versions提供您的环境信息吗？
• 假设可以，您是否愿意共享触发此错误的文件？

我突然收到这个错误，知道吗？

• 听起来这在pandas早期版本上为您工作。 该代码什么时候才对您有效？ 您现在使用的是哪个版本（与第一个问题有关）？

cc @jreback

使用numpy = 1.16.0时，出现此错误，当我将numpy = 1.15.4降级时，问题消失了

@gfyoung当然这里是版本：
pandas.show_versions
'依赖关系'：
{'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'：无，'xarray'：无，'IPython'：'6.5.0'，'sphinx'：无，'patsy' ：'0.5.0'，'dateutil'：'2.7.5'，'pytz'：'2018.7'，'blosc'：无，'bottleneck'：'1.2.1'，'tables'：'3.4.4' ，'numexpr'：'2.6.8'，'feather'：无，'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'：无，'fastparquet' ：无，'pandas_gbq'：无，'pandas_datareader'：'0.7.0'}

```

不幸的是，我无法共享文件，但是我认为问题确实来自numpy，因为@vvvlc表示这是其git上的另一个问题：

https://github.com/nipy/nibabel/issues/697

PS: just downgraded to numpy=1.15.4 and indeed it resolves the issue

同时，熊猫有什么可以做的？ 或者只是等待下一个
pytables发布？

在2019年1月21日星期一5:34 AM macd2 [email protected]写道：

@gfyoung https://github.com/gfyoung确保这里是版本：

'依赖关系'：
{'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'：无，'xarray'：无，'IPython'：'6.5.0'，'sphinx'：无，'patsy' ：'0.5.0'，'dateutil'：'2.7.5'，'pytz'：'2018.7'，'blosc'：无，'bottleneck'：'1.2.1'，'tables'：'3.4.4' ，'numexpr'：'2.6.8'，'feather'：无，'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'：无，'fastparquet' ：无，'pandas_gbq'：无，'pandas_datareader'：'0.7.0'}

不幸的是我无法共享文件，但我认为问题确实来了
来自numpy的@vvvlc https://github.com/vvvlc说这是另一个
在他们的git上发布：

nipy / nibabel＃697 https://github.com/nipy/nibabel/issues/697

-
您收到此消息是因为您已订阅此线程。
直接回复此电子邮件，在GitHub上查看
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/24839#issuecomment-456043488 ，
或使线程静音
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABQHIqiIyuE-lmMlN2Ep-4htyMrTBdefks5vFaWqgaJpZM4aJQqs
。

对我来说， pip install numpy==1.15.4也可以解决此问题。

@TomAugspurger这个问题首先出现在Google上（至少对我来说是这样），而且似乎很简单，所以仅等待上游修复就足够了。 你会问真的很棒:)

pip3 install numpy==1.15.4也为我解决了。

但是，当我降级numpy时，我一直收到此错误ImportError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 。 最终弄清楚了这是因为我将.h5文件存储为已安装numpy 1.16，并且不会随着降级的numpy重新打开...

您可以避免该错误：
ValueError: cannot set WRITEABLE flag to True of this array
当您使用熊猫保存数据时，将format='table'传递给HDFStore.append或HDFStore.put 。

这可能会解决您的问题，并通过pandas 0.24和numpy 1.16+测试

@ dev72
好的，但是已经存在的旧HDF文件呢？

我认为读取旧的hdf文件的最好方法是降级您的pandas + numpy版本，读取所有数据，然后使用format='table'将其写入新的hdf存储中。
然后，它应该可以使用较新的numpy和pandas版本。

@ dev72是的，我在同一点上是正确的，但我宁愿坚持降级直到正确解决此问题

是的，同样来自Google，感谢您提交此问题@ macd2

因此，在追逐一些在numpy和PyTables提交的问题后， PyTables master中修复，但尚未在发行版中解决。

https://github.com/PyTables/PyTables/issues/719#issuecomment -455612656

有人尝试过使用PyTables master w / numpy >= 0.16吗？

我使用它来工作

HDF5_DIR={HDF5_PATH} pip install -e git+https://github.com/PyTables/PyTables@492ee2f#egg=tables
pip install numpy==1.16.0

确保已安装cython和hdf5。

哪些版本的pytables和numpy复制了此内容？ 它特定于数据吗？

与

pandas: 0.24.1
numpy: 1.16.2
tables: 3.4.4

这不会提高，

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

仅供参考，Pytables 3.5.0和3.5.1在PyPI上，并具有pytables方面的修复功能。

升级到pytables 3.5.1也会用numpy 1.16.2为我解决问题

处理tf 2.0.0需要numpy（至少）1.16.0。 将numpy降级到以前的版本在tf 2.0.0上不起作用