python里面jupyter notebook运行某单元显示下面一段话是为什么

Question

python里面jupyter notebook运行某单元显示下面一段话是为什么？

 
FutureWarning: The behavior of DataFrame concatenation with empty or all-NA entries is deprecated. In a future version, this will no longer exclude empty or all-NA columns when determining the result dtypes. To retain the old behavior, exclude the relevant entries before the concat operation.
  df = pd.concat([crunchData(file,batteryNo),df] , ignore_index=True)
 

我把完整代码发出来，帮我修改一下，并把完整版的代码返回给我
之前代码如下：

 
#%%
import os
 
df = pd.DataFrame()
 
 
 
 
batteryNo = str(35) #35 36 37 38
#path_1='C:\Users\胡卓成\Desktop
files = os.listdir(r'F:\data\CS2_'+batteryNo)
 
#读取excel，应用crunchData函数，附加到DF，对文件夹中的所有文件重复
for file in files: 
    
    df = pd.concat([crunchData(file,batteryNo),df] , ignore_index=True)
    print(file, '处理结束')
 
#按照'ID'和'Date_Time'列对df进行升序排序。
df.sort_values(['ID', 'Date_Time'], ascending=[True, True], inplace=True)
 
#重置索引，inplace=True表示原地修改
df.reset_index(inplace=True)
 
#删除旧的索引列
df.drop('index',axis=1,inplace=True)
#根据'ID'列对数据进行分组，并计算'Date_Time'列的排名
df['Cycle'] = df.groupby("ID")["Date_Time"].rank(method="first", ascending=True)
    
print('全部处理结束')

返回一个完整的代码，crunchData是一个定义的函数，输入的变量为file 和 batteryNo
给我一个修改好的完整的代码，也就是在我给的完整代码基础上修改

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了修正这个FutureWarning，你需要在pd.concat操作前检查DataFrame是否包含全空或全NaN的列。如果存在这样的列，则可以先将其移除。这里是修改后的代码：

import pandas as pd
import os

def crunchData(file, batteryNo):
    # 假设这是你的crunchData函数，这里只是一个占位符
    return pd.DataFrame({"Column1": [1, 2, 3], "Column2": ["A", "B", "C"]})

batteryNo = str(35) #35 36 37 38
#path_1='C:\Users\胡卓成\Desktop'
files = os.listdir(r'F:\data\CS2_'+batteryNo)

# 定义一个函数来检查并移除全空或全NaN的列
def remove_empty_columns(df):
    return df.loc[:, (df != '').any(axis=0)]

df = pd.DataFrame()

# 读取excel，应用crunchData函数，附加到DF，对文件夹中的所有文件重复
for file in files:
    temp_df = crunchData(file, batteryNo)
    temp_df = remove_empty_columns(temp_df)
    df = pd.concat([temp_df, df], ignore_index=True)
    print(file, '处理结束')

# 按照'ID'和'Date_Time'列对df进行升序排序。
df.sort_values(['ID', 'Date_Time'], ascending=[True, True], inplace=True)

# 重置索引，inplace=True表示原地修改
df.reset_index(inplace=True)

# 删除旧的索引列
df.drop('index', axis=1, inplace=True)

# 根据'ID'列对数据进行分组，并计算'Date_Time'列的排名
df['Cycle'] = df.groupby("ID")["Date_Time"].rank(method="first", ascending=True)

print('全部处理结束')

这段代码首先定义了一个名为remove_empty_columns的函数，用于移除全空或全NaN的列。然后，在for循环内，我们调用此函数来清理临时DataFrame（temp_df）再进行concat操作，这样就可以避免警告了。其他部分的代码保持不变。