Pandas的SettingWithCopyWarning报警怎么回事?

本文实例演示报警的复现、原因、解决方案。

0、读取数据

import pandas as pd
fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
df.head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel
02018-01-013℃-6℃晴~多云东北风1-2级592
12018-01-022℃-5℃阴~多云东北风1-2级491
22018-01-032℃-5℃多云北风1-2级281
32018-01-040℃-8℃东北风1-2级281
42018-01-053℃-6℃多云~晴西北风1-2级501
# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel
02018-01-013-6晴~多云东北风1-2级592
12018-01-022-5阴~多云东北风1-2级491
22018-01-032-5多云北风1-2级281
32018-01-040-8东北风1-2级281
42018-01-053-6多云~晴西北风1-2级501

1、复现

# 只选出3月份的数据用于分析
condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")
# 设置温差
df[condition]["wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]
d:\appdata\python37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
# 查看是否修改成功
df[condition].head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel
592018-03-018-3多云西南风1-2级461
602018-03-029-1晴~多云北风1-2级952
612018-03-03133多云~阴北风1-2级214重度污染5
622018-03-047-2阴~多云东南风1-2级144轻度污染3
632018-03-058-3南风1-2级942

2、原因

发出警告的代码
df[condition][“wen_cha”] = df[“bWendu”]-df[“yWendu”]

相当于:df.get(condition).set(wen_cha),第一步骤的get发出了报警

链式操作其实是两个步骤,先get后set,get得到的dataframe可能是view也可能是copy,pandas发出警告

官网文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

核心要诀:pandas的dataframe的修改写操作,只允许在源dataframe上进行,一步到位

3、解决方法1

将get+set的两步操作,改成set的一步操作

df.loc[condition, "wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]
df[condition].head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevelwen_cha
592018-03-018-3多云西南风1-2级46111.0
602018-03-029-1晴~多云北风1-2级95210.0
612018-03-03133多云~阴北风1-2级214重度污染510.0
622018-03-047-2阴~多云东南风1-2级144轻度污染39.0
632018-03-058-3南风1-2级94211.0

4、解决方法2

如果需要预筛选数据做后续的处理分析,使用copy复制dataframe

df_month3 = df[condition].copy()
df_month3.head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevelwen_cha
592018-03-018-3多云西南风1-2级46111.0
602018-03-029-1晴~多云北风1-2级95210.0
612018-03-03133多云~阴北风1-2级214重度污染510.0
622018-03-047-2阴~多云东南风1-2级144轻度污染39.0
632018-03-058-3南风1-2级94211.0
df_month3["wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]
df_month3.head()
ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevelwen_cha
592018-03-018-3多云西南风1-2级46111
602018-03-029-1晴~多云北风1-2级95210
612018-03-03133多云~阴北风1-2级214重度污染510
622018-03-047-2阴~多云东南风1-2级144轻度污染39
632018-03-058-3南风1-2级94211

总之,pandas不允许先筛选子dataframe,再进行修改写入
要么使用.loc实现一个步骤直接修改源dataframe
要么先复制一个子dataframe再一个步骤执行修改


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