Pandas: ValueError: इस सरणी के True पर WRITEABLE फ्लैग सेट नहीं कर सकता है

@ macd2 : इस रिपोर्ट के लिए धन्यवाद! कुछ चीजें:

• समस्या में, क्या आप pandas.show_versions से अपने पर्यावरण की जानकारी प्रदान कर सकते हैं?
• क्या आप मान सकते हैं, क्या आपको उस फ़ाइल को साझा करने में कोई आपत्ति है जो इस त्रुटि को ट्रिगर करती है?

Im अचानक यह त्रुटि हो रही है, कोई विचार?

• ऐसा लगता है कि यह आपके लिए pandas पिछले संस्करणों पर काम कर रहा था। इस कोड ने आपके लिए आखिरी काम कब किया? अब आप किस संस्करण का उपयोग कर रहे हैं (पहले प्रश्न से संबंधित)?

cc @jreback

Numpy = 1.16.0 का उपयोग करते समय मुझे यह त्रुटि मिलती है, जब मैं numpy को डाउनग्रेड करता हूं = 1.15.4 समस्या दूर हो जाती है

@gfyoung ज़रूर यहाँ संस्करण है:
`` `Pandas.show_versions
'निर्भरता':
{'पंडों': '0.23.4', 'पाइटेस्ट': '3.4.0', 'पाइप': '18 '.1', 'सेटपूलस': '40 .6.3 ',' साइथन ':' 0.29.3 ',' numpy ':' 1.16.0 ',' scipy ':' 1.2.0 ',' pyarrow ': कोई नहीं,' xarray ': कोई नहीं,' ipython ':' 6.5.0 ',' sphinx ': कोई नहीं,' patsy ' : '0.5.0', 'डेट्यूटिल': '2.7.5', 'पाइट्ज़': '2018.7', 'ब्लॉस्क': कोई नहीं, 'अड़चन': '1.2.1', 'टेबल': '3.4.4' , 'अंकांक': '2.6.8', 'पंख': कोई नहीं, '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': कोई नहीं, 'fastparquet' : कोई नहीं, 'pandas_gbq': कोई नहीं, 'pandas_datareader': '0.7.0'}

`` `

दुर्भाग्य से मैं फ़ाइल साझा नहीं कर सकता, लेकिन मुझे लगता है कि मुद्दे वास्तव में numpy से आते हैं क्योंकि

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

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

क्या इस बीच कुछ पांडा कर सकते हैं? या बस अगले की प्रतीक्षा करें
pytables रिलीज?

सोम, 21 जनवरी, 2019 को सुबह 5:34 बजे macd2 नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

@gfyoung https://github.com/gfyoung ज़रूर यहाँ संस्करण हैं:

'निर्भरता':
{'पंडों': '0.23.4', 'पाइटेस्ट': '3.4.0', 'पाइप': '18 '.1', 'सेटपूलस': '40 .6.3 ',' साइथन ':' 0.29.3 ',' numpy ':' 1.16.0 ',' scipy ':' 1.2.0 ',' pyarrow ': कोई नहीं,' xarray ': कोई नहीं,' ipython ':' 6.5.0 ',' sphinx ': कोई नहीं,' patsy ' : '0.5.0', 'डेट्यूटिल': '2.7.5', 'पाइट्ज़': '2018.7', 'ब्लॉस्क': कोई नहीं, 'अड़चन': '1.2.1', 'टेबल': '3.4.4' , 'अंकांक': '2.6.8', 'पंख': कोई नहीं, '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': कोई नहीं, 'fastparquet' : कोई नहीं, 'pandas_gbq': कोई नहीं, 'pandas_datareader': '0.7.0'}

दुर्भाग्य से मैं फ़ाइल साझा नहीं कर सकता, लेकिन मुझे लगता है कि मुद्दे वास्तव में आते हैं
numpy से @vvvlc https://github.com/vvvlc ने कहा यहां एक और है
उनके git पर मुद्दा:

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

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपको इस धागे की सदस्यता दी गई है।
इस ईमेल का उत्तर सीधे दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/24839#issuecomment-45604348888 ,
या धागा म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABQHIqiIyuE-lmMlN2Ep-4htyMrTBdefks5vFaWqgaJpZM4aJQqs
।

मेरे लिए pip install numpy==1.15.4 भी इस समस्या का समाधान करता है।

@TomAugspurger यह मुद्दा शीर्ष पर Google पर आया है (कम से कम मेरे लिए यह किया था) और ऐसा लगता है कि उपाय सरल है, इसलिए शायद यह केवल एक अपस्ट्रीम फिक्स के लिए इंतजार करने के लिए पर्याप्त है। वास्तव में बहुत अच्छा है कि आप पूछेंगे :)

pip3 install numpy==1.15.4 भी मेरे लिए हल ।।

हालाँकि, जब मैं सुन्न हो गया तो मुझे यह त्रुटि ImportError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' मिल रही

आप त्रुटि से बच सकते हैं:
ValueError: cannot set WRITEABLE flag to True of this array
जब आप पंडों के साथ डेटा सहेजते हैं, तो format='table' से HDFStore.append या HDFStore.put हो जाते हैं।

यह संभवतः आपकी समस्या को हल करेगा, पंडों के साथ परीक्षण किया गया 0.24 और संख्यात्मक 1.16+

@ dev72
ठीक है, लेकिन पुरानी HDF फ़ाइलों के बारे में कैसे पहले से मौजूद हैं?

मुझे लगता है कि पुरानी एचडीएफ फ़ाइलों को पढ़ने का सबसे अच्छा तरीका है कि आप अपने पंडों + सुन्न संस्करण को डाउनग्रेड करें, सभी डेटा पढ़ें और format='table' साथ एक नए एचडीएफ स्टोर में लिखें।
फिर इसे नए संख्यात्मक और पांडा संस्करणों के साथ काम करना चाहिए।

@ dev72 हाँ ठीक उसी बिंदु पर im, लेकिन मैं बजाय

हाँ वही गूगल से आया था, इस मुद्दे को दर्ज करने के लिए धन्यवाद @ macd2

तो numpy और PyTables जमा किए गए कुछ मुद्दों का पीछा करने के बाद @avalentino द्वारा यह पोस्ट PyTables मास्टर में तय की गई है लेकिन अभी तक रिलीज़ में नहीं है।

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

क्या किसी ने PyTables मास्टर w / numpy >= 0.16 का उपयोग करने की कोशिश की है?

मुझे इसका उपयोग करके काम करने के लिए मिला

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

सुनिश्चित करें कि साइथॉन और एचडीएफ 5 स्थापित हैं।

Pytables और numpy के कौन से संस्करण इसे पुन: पेश करते हैं? क्या यह डेटा के लिए विशिष्ट है?

साथ में

pandas: 0.24.1
numpy: 1.16.2
tables: 3.4.4

यह नहीं बढ़ा,

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 करें, pytables 3.5.0 और 3.5.1 PyPI पर हैं pytables की तरफ से फिक्स के साथ।

Pytables 3.5.1 में अपग्रेड करना मेरे लिए समस्या के साथ-साथ 1.16.2 की समस्या को भी ठीक करता है

tf के साथ काम करना 2.0.0 सुन्न (कम से कम) 1.16.0 की जरूरत है। पिछले संस्करण के लिए सुन्न उन्नयन tf 2.0.0 पर काम नहीं करेगा