Pandas: ValueError :이 배열의 WRITEABLE 플래그를 True로 설정할 수 없습니다.

@ macd2 : 신고 해 주셔서 감사합니다! 몇 가지 :

• 문제에서 pandas.show_versions 의 환경 정보를 제공 할 수 있습니까?
• 가능하다면이 오류를 유발하는 파일을 공유해 주시겠습니까?

갑자기이 오류가 발생했습니다.

• pandas 의 이전 버전에서 작동하는 것 같습니다. 이 코드가 언제 마지막으로 작동 했습니까? 현재 사용중인 버전은 무엇입니까 (첫 번째 질문과 관련)?

cc @jreback

numpy = 1.16.0을 사용할 때 numpy = 1.15.4 문제를 다운 그레이드하면이 오류가 발생합니다.

@gfyoung 여기 버전이 있습니다.
```pandas.show_versions
'종속성':
{ '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 ': 없음,'xarray ': 없음,'IPython ':'6.5.0 ','sphinx ': 없음,'patsy ' : '0.5.0', 'dateutil': '2.7.5', 'pytz': '2018.7', 'blosc': 없음, 'bottleneck': '1.2.1', 'tables': '3.4.4' , 'numexpr': '2.6.8', 'feather': 없음, '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': 없음, 'fastparquet' : 없음, 'pandas_gbq': 없음, 'pandas_datareader': '0.7.0'}

```

불행히도 파일을 공유 할 수는 없지만 @vvvlc 가 git에 대한 다른 문제가 있다고 말했듯이 문제는 실제로 numpy에서

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

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

그동안 팬더가 할 수있는 일이 있나요? 아니면 그냥 다음을 기다려
pytables 출시?

2019 년 1 월 21 일 월요일 오전 5:34 macd2 [email protected] 작성 :

@gfyoung https://github.com/gfyoung 여기 버전이 있습니다.

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

안타깝게도 파일을 공유 할 수 없지만 문제가 실제로 발생한다고 생각합니다.
@vvvlc https://github.com/vvvlc 로 numpy에서 여기에 다른 것이 있다고 말했습니다.
그들의 자식에 대한 문제 :

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

—
이 스레드를 구독했기 때문에이 메시지가 전송되었습니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/24839#issuecomment-456043488 ,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABQHIqiIyuE-lmMlN2Ep-4htyMrTBdefks5vFaWqgaJpZM4aJQqs
.

저에게 pip install numpy==1.15.4 도이 문제를 해결합니다.

@TomAugspurger 이 문제는 Google에서 맨 위에 보이 므로 업스트림 수정을 기다리는 것으로 충분할 수 있습니다. 당신이 물어볼 정말 대단합니다 :)

pip3 install numpy==1.15.4 도 해결했습니다 ..

그러나 numpy를 다운 그레이드했을 때 ImportError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 오류가 계속 발생했습니다. 마지막으로 numpy 1.16이 설치된 .h5 파일을 저장하고 다운 그레이드 된 numpy로 다시 열리지 않기 때문에 발생한다는 것을 알게되었습니다 ...

오류를 피할 수 있습니다.
ValueError: cannot set WRITEABLE flag to True of this array
Pandas로 데이터를 저장할 때 format='table' 을 HDFStore.append 또는 HDFStore.put 에 전달합니다.

이것은 pandas 0.24 및 numpy 1.16+로 테스트하여 문제를 해결할 수 있습니다.

@ dev72
그래도 이미 존재하는 오래된 HDF 파일은 어떻습니까?

오래된 hdf 파일을 읽는 가장 좋은 방법은 pandas + numpy 버전을 다운 그레이드하고 모든 데이터를 읽고 format='table' 로 새 hdf 저장소에 쓰는 것입니다.
그런 다음 최신 numpy 및 pandas 버전에서 작동합니다.

@ dev72 예 맞습니다 같은 지점에서 im, 그러나 이것이 제대로 수정 될 때까지 다운 그레이드를 고수하는 것보다

예, Google에서도 마찬가지입니다. @ macd2 문제를

따라서 numpy 및 PyTables 제출 된 몇 가지 문제를 살펴본 후 PyTables 마스터에서 수정되었지만 아직 릴리스에서는 해결되지 않았 음 을 제안합니다.

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

PyTables master w / numpy >= 0.16 사용을 시도한 사람이 있습니까?

나는 이것을 사용하여 작동하게했습니다.

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

cython 및 hdf5가 설치되어 있는지 확인하십시오.

어떤 버전의 pytables와 numpy가 이것을 재현합니까? 데이터와 관련된 것입니까?

와

pandas: 0.24.1
numpy: 1.16.2
tables: 3.4.4

이것은 올리지 않습니다.

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

참고로, pytables 3.5.0 및 3.5.1은 pytables 측에서 수정 한 PyPI에 있습니다.

pytables 3.5.1로 업그레이드하면 numpy 1.16.2에서도 문제가 해결됩니다.

tf 2.0.0을 처리하려면 numpy (적어도) 1.16.0이 필요합니다. numpy를 이전 버전으로 다운 그레이드하면 tf 2.0.0에서 작동하지 않습니다.