如何在Pandas中修复SettingWithCopyWarning

Pandas 中,有时可能会出现 SettingWithCopyWarning 警告,这是因为在 DataFrame 或 Series 中使用链式操作时,在进行赋值操作时可能会影响原始数据。此警告并不意味着程序发生了错误,但如果不加处理,可能会影响程序的正确性。下面是一些可能出现 SettingWithCopyWarning 警告的示例场景:

  • 对数据进行过滤、切片、排序等操作并尝试在这些数据上进行赋值操作。
  • 对 DataFrame 进行使用 loc 或 iloc 进行切片,再对切片进行赋值操作。
  • 对 DataFrame 进行使用 loc 或 iloc 进行索引,再对索引的子集进行赋值操作。

然后,下面是一些可能的解决方案:

  1. 使用.loc 或者.iloc方法进行操作

如果要操作原始数据,可以使用通过.loc或者.iloc选择的复制,这样会避免直接操作原始数据。第一步是可以通过设置链式操作返回的结果为新的 DataFrame 或 Series,代码实现如下:

df_copy = df[df['column_name'] == 'value'].copy()
df_copy['new_column_name'] = 'new_value'

这样就可以避免 SettingWithCopyWarning 警告,并且也不会影响原始数据。

  1. 使用 .copy()方法创建一个副本

在对数据进行操作时,也可以使用 .copy() 方法复制一份原始数据,进行修改操作。操作如下:

df_copy = df.copy()
df_copy.loc[df_copy['column_name'] == 'value', 'new_column_name'] = 'new_value'

这样也能够避免 SettingWithCopyWarning 警告,并且也不会影响原始数据。

  1. 截断、合并等操作后,再进行 .loc或者.iloc方法进行操作

当对数据进行完截断、合并操作等操作后,再使用 .loc或者.iloc方法进行操作。

  1. 禁止警告

如果你确定你的操作是对原始数据进行的,警告可以被禁止。这大多数情况下是不推荐的做法,但在某些情况下,这是最适合的方案。

import pandas as pd

pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'

当警告的模式被设置为 None 时,警告将会被禁止。

综上所述,以上几种方法可以避免 SettingWithCopyWarning 警告,并且保证操作的数据正确性。

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