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python - 即使在使用 .loc 之后,Pandas 仍然会收到 SettingWithCopyWarning

coder 2023-08-13 原文

起初,我尝试编写一些如下所示的代码:

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2016)
train = pd.DataFrame(np.random.choice([np.nan, 1, 2], size=(10, 3)), 
                     columns=['Age', 'SibSp', 'Parch'])

complete = train.dropna()    
complete['AgeGt15'] = complete['Age'] > 15

得到SettingWithCopyWarning后,我尝试using.loc:

complete.loc[:, 'AgeGt15'] = complete['Age'] > 15
complete.loc[:, 'WithFamily'] = complete['SibSp'] + complete['Parch'] > 0

但是,我仍然收到相同的警告。给了什么?

最佳答案

注意:从 pandas 版本 0.24 开始,is_copy 已弃用,并将在未来的版本中删除。虽然私有(private)属性 _is_copy 存在,但下划线表示此属性不是公共(public) API 的一部分,因此不应依赖。因此,展望 future ,让 SettingWithCopyWarning 静音的唯一正确方法似乎是在全局范围内这样做:

pd.options.mode.chained_assignment = None

complete = train.dropna() 被执行时,dropna 可能会返回一个副本,所以 出于谨慎考虑,Pandas 将 complete.is_copy 设置为 Truthy 值:

In [220]: complete.is_copy
Out[220]: <weakref at 0x7f7f0b295b38; to 'DataFrame' at 0x7f7eee6fe668>

这允许 Pandas 稍后在执行 complete['AgeGt15'] = complete['Age'] > 15 时警告您,您可能正在修改对 训练。对于初学者来说,这可能是一个有用的警告。在您的情况下,您似乎无意通过修改 complete 来间接修改 train。因此,在您的情况下,警告只是毫无意义的烦恼。

可以通过设置让警告静音,

complete.is_copy = False       # deprecated as of version 0.24

这比制作实际副本更快,并且将 SettingWithCopyWarning 扼杀在萌芽状态(在点 where _check_setitem_copy is called 处):

def _check_setitem_copy(self, stacklevel=4, t='setting', force=False):
    if force or self.is_copy:
        ...

如果你真的确信你知道自己在做什么,你可以关闭全局的 SettingWithCopyWarning

pd.options.mode.chained_assignment = None # None|'warn'|'raise'

另一种消除警告的方法是制作一个新副本:

complete = complete.copy()

但是,如果 DataFrame 很大,您可能不想这样做,因为复制 会占用大量的时间和内存,并且它是 如果您知道 complete 已经是一个副本,则完全没有意义(除了为了消除警告)。

关于python - 即使在使用 .loc 之后,Pandas 仍然会收到 SettingWithCopyWarning,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38809796/

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