SettingwithCopyWarning: 如何修复这个Pandas当中出现的warning

首先这个告警是什么含义呢？

我们首先来看这两个图：

 

上图左边的df2 是df1的视图，而右边的则是df1的复制，当你尝试改变例如df1的时候，可能改变的仅仅是df1当中的一个复制（df2），真正的df1没有被改变。

 

 

 例如我们有这样一组数据：

 

 

 

 

我们想把其中bidder列当中为值为parakeet2004的，bidderate的列 设为100，那么可能我们会这么做。

data[data.bidder == 'parakeet2004']['bidderrate'] = 100

但是我们会得到这样的warning，为什么呢？

 

这是因为这个操作实际分成了两步，那就是下面这两步。

• data[data.bidder == 'parakeet2004']
• ['bidderrate'] = 100

 第一步实际会生成另一个dataframe，包含bidder列当中为值为parakeet2004的所有行。

第二步实际是在这个复制的dataframe做一个赋值操作，并没有在原始的data这个dataframe当中操作。

 

如何解决呢？

就是将两步合成一步，在data的view视图当中去操作。

data.loc[data.bidder == 'parakeet2004', 'bidderrate'] = 100

 

此外还有一种更加隐蔽的情况，出现在你想获得一份data的部分复制品，然后对这个复制品进行修改。

winners = data.loc[data.bid == data.price]
winners.loc[304, 'bidder'] = 'therealname'
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/pandas/core/indexing.py:517: 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 insteadSee the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy self.obj[item] = s

我们已经使用loc了，为什么还会出现这个告警。实际在第一步当中你获得的是data的view视图，所以后面你实际修改的是还是data的304行，‘bidder’列当你想获得一个复制的dataframe时，建议还是使用copy（）,显式地告诉pandas 你想做什么。

 

解决方法：

winners = data.loc[data.bid == data.price].copy()
winners.loc[304, 'bidder'] = 'therealname'

最后你也可以关闭这个waning，虽然我觉得这样做可能导致意想不到的结果。

• 'raise' — to raise an exception instead of a warning.
• 'warn' — to generate a warning (default).
• None — to switch off the warning entirely.

pd.set_option('mode.chained_assignment', None)

 

参考文档：

https://www.dataquest.io/blog/settingwithcopywarning/