「気をつけるべき3つのサイレントなパンダのミス」

3 Silent Panda Mistakes to Watch Out For

そして、それらが隠れた障害を引き起こす方法

「愚者の間違いは世に知られていますが、彼自身には知られていません。賢者の間違いは自分には知られていますが、世には知られていません。」- Charles Caleb Colton

プログラミングで comit するときに犯す間違いを知らないことは、必ずしも私たちを愚か者にはしません。しかし、望ましくない結果をもたらす可能性があります。

いくつかの間違いは、ダイヤモンドのように輝き、遠くからでも認識できます。気づかなくても、コンパイラ（またはインタプリタ）がエラーを通知してくれます。

一方、存在するいくつかの「静かな」間違いは、気づくのが難しく、重大な問題を引き起こす可能性があります。

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これらの間違いはエラーを引き起こしませんが、思っているような方法で関数や操作を実行するため、結果が気づかずに変わってしまいます。

私たちはそのような問題について3つ学びます。

あなたは小売会社で働くデータアナリストです。最近実施された一連のプロモーションの結果を分析するように依頼されました。この分析の中で、各プロモーションと総売上数量を計算するというタスクがあります。

以下のようなDataFrameにプロモーションデータが格納されていると仮定しましょう（実際のデータではこれほど小さくありません）：

また、以下はPandasコードです。同じ例を実際に試してみる場合は、このDataFrameを作成するためのコードです：

import pandas as pdpromotion = pd.DataFrame(    {        "promotion_code": ["A2", "A1", "A2", "B1", "A2", None, "A2", "B1", None, "A1"],        "sales_qty": [34, 32, 26, 71, 44, 27, 64, 33, 45, 90],        "price": [24.5, 33.1, 64.9, 52.0, 29.0, 47.5, 44.2, 25.0, 42.5, 30.0]    })

プロモーションコードごとの総売上数量を計算するのは簡単です。単純にgroupby関数を使用するだけです：

promotion.groupby("promotion_code").agg(…

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