标签: future-warning

当我在我的程序中运行mean_acc()方法时,有%(min_groups,self.n_splits)),警告)错误...

def mean_acc():
    models = [
        RandomForestClassifier(n_estimators=200, max_depth=3, random_state=0),
        LinearSVC(),
        MultinomialNB(),
        LogisticRegression(random_state=0)]
    CV = 6
    cv_df = pd.DataFrame(index=range(CV * len(models)))
    entries = []
    for model in models:
        model_name = model.__class__.__name__
        accuracies = cross_val_score(model, features, labels, scoring='accuracy', cv=CV)
        for fold_idx, accuracy in enumerate(accuracies):
            entries.append((model_name, fold_idx, accuracy))
    cv_df = pd.DataFrame(entries, columns=['model_name', 'fold_idx', 'accuracy'])

    print(cv_df.groupby('model_name').accuracy.mean())

这些是我使用mean_acc()方法运行程序时显示的错误.我可以知道如何在下面解决这些错误吗？请帮助我看看上面导致这些错误的代码,谢谢!

 % (min_groups, self.n_splits)), Warning)
C:\Users\L31307\PycharmProjects\FYP\venv\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py:626: Warning: The least populated class in y has only 1 members, which is too few. The minimum number of members in any …

当尝试使用 pandas 模块在 python 中运行该corr()方法时，出现以下错误：

FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning.
  print(df.corr())

注意（只是为了澄清）：-df是从 a 读取的数据帧的名称csv。

例如：-

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Data.csv')
print(df.corr())

问题仅在于corr()引发上述错误的方法：

FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default …

有人遇到过类似的吗FutureWarning？我在使用Tiingo+pandas_datareader时得到这个？

警告就像：

python3.8/site-packages/pandas_datareader/tiingo.py:234: FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of concat except for the argument 'objs' will be keyword-only
    return pd.concat(dfs, self._concat_axis)

我认为这个警告不会影响我对 pandas 数据的访问（在我的例子中，我从 tiingo api 获取），我可以毫无问题地获取我想要的所有数据。我只是想了解我当前的环境是否存在任何风险：

my python3                -  3.8.5, 
Python 3.8.5, pytest-6.2.4, py-1.10.0, pluggy-0.13.1
pandas_datareader version -  0.10.0
pandas version            -  1.3.2

然后我用 python 的“futureVersion”测试了我的代码：3.9.6（与 python 3.8.5 相比）。令我惊讶的是，我不再收到任何警告或错误，一切正常：

以下是更新的详细信息

platform win32 
- Python 3.9.6, pytest-6.2.4, py-1.10.0, pluggy-0.13.1

任何建议表示赞赏。

使用 openpyxl for python 加载 xlsm 文件时收到警告，然后在将一些数据添加到特定工作表中的特定 7 个单元格后保存/关闭它。问题是我收到了一个“FutureWarning”，我不知道它是关于什么的。我已经搜索了一段时间，但无法破译。

我怀疑 wb.save() 方法是触发此警告的原因，因为当我评论此特定行时它没有显示。

有谁知道这是什么？

代码

wb = openpyxl.load_workbook(filename=directory_path.xlsm, keep_vba=True)
ws = wb['sheetname']
ws.cell(row1, col1).value = ### (some number)
ws.cell(row2, col2).value = ### (some number)
ws.cell(row3, col3).value = ### (some number)
ws.cell(row4, col4).value = ### (some number)
ws.cell(row5, col5).value = ### (some number)
ws.cell(row6, col6).value = ### (some number)
ws.cell(row7, col7).value = ### (some number)
wb.save(directory_path.xlsm)
wb.close()

警告信息

C:\Users\...\Anaconda3\lib\site-packages\openpyxl\comments\shape_writer.py:75: FutureWarning: The behavior of this method will change in future versions. Use specific …

我正在尝试在 Python 中运行代码。

我上传的库如下：

import requests
import json
from datetime import datetime
import pandas as pd
import re
from pandas.io.json import json_normalize

当我尝试从网站提取信息时，我收到以下错误：

C:\Users\Mike\anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: pandas.io.json.json_normalize is deprecated, use pandas.json_normalize instead
  """Entry point for launching an IPython kernel.

我究竟做错了什么？